ZAŁĄCZNIK NR 2A do Wniosku

ZAŁĄCZNIK NR 2A do Wniosku Autoreferat przedstawiający opis dorobku i osiągnięć naukowych albo artystycznych, w szczególności określonych w art. 16 ust. 2 ustawy dr inż. Ireneusz Dominik 1

Spis treści: 1. Imię i Nazwisko... 3 2. Posiadane dyplomy, stopnie naukowe z podaniem nazwy, miejsca i roku ich uzyskania oraz tytułu rozprawy doktorskiej... 3 3. Informacje o dotychczasowym zatrudnieniu w jednostkach naukowych... 3 4. Wskazanie osiągnięcia naukowego... 4 4.1. Tytuł osiągnięcia naukowego... 4 4.2. Autor, tytuł publikacji, rok wydania, nazwa wydawnictwa, recenzenci wydawniczy.. 4 4.3. Omówienie celu naukowego ww. pracy i osiągniętych wyników wraz z omówieniem ich ewentualnego wykorzystania... 4 4.4. Omówienie pozostałych osiągnięć naukowo - badawczychbłąd! Nie zdefiniowano zakładki. 2

1. Imię i Nazwisko Ireneusz Dominik 2. Posiadane dyplomy, stopnie naukowe z podaniem nazwy, miejsca i roku ich uzyskania oraz tytułu rozprawy doktorskiej Uzyskany tytuł: Technik elektronik Techniczne Zakłady Naukowe w Dąbrowie Górniczej Specjalność: elektryczna i elektroniczna automatyka przemysłowa Miejsce i rok uzyskania tytułu: Dąbrowa Górnicza, 1996 r. Uzyskany tytuł: Magister inżynier Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki, Katedra Automatyzacji Procesów Kierunek: automatyka i robotyka Specjalność: automatyka i metrologia Miejsce i rok uzyskania tytułu: Kraków, 2002 r. Uzyskany stopień: Doktor nauk technicznych Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Dyscyplina naukowa: automatyka i robotyka Specjalność: mechatronika Tytuł rozprawy doktorskiej: Sterowanie liniowym napędem wykorzystującym efekt pamięci kształtu Miejsce i rok uzyskania tytułu: Kraków, 2007 r. Praca wyróżniona decyzją Rady Wydziału Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Akademii Górniczo Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie 3. Informacje o dotychczasowym zatrudnieniu w jednostkach naukowych 01.10.2002 r. - 31.05.2008 r. stanowisko asystenta w Katedrze Automatyzacji Procesów na Wydziale Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie 01.05.2008 r. stanowisko adiunkta w Katedrze Automatyzacji Procesów na Wydziale Inżynierii Mechanicznej i Robotyki Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie 3

4. Wskazanie osiągnięcia naukowego Wskazanie osiągnięcia wynikającego z art. 16 ust. 2 ustawy z dnia 14 marca 2003 r. o stopniach naukowych i tytule naukowym oraz o stopniach i tytule w zakresie sztuki (Dz. U. 2016 r. poz. 882 ze zm. w Dz. U. z 2016 r. poz. 1311.) 4.1. Tytuł osiągnięcia naukowego monografia autorska pt.: Algorytmy rozmyte typu 2 w sterowaniu układami mechatronicznymi 4.2. Autor, tytuł publikacji, rok wydania, nazwa wydawnictwa, recenzenci wydawniczy Ireneusz Dominik Algorytmy rozmyte typu 2 w sterowaniu układami mechatronicznymi Rok wydania: 2017, Wydawnictwo Akademii Górniczo-Hutniczej im. Stanisława Staszica w Krakowie, ISBN 978-83-7464-893-6 Recenzenci: dr hab. inż. Janusz Starczewski, prof. nadzw. Politechniki Częstochowskiej, Instytut Inteligentnych Systemów Informatycznych, Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki, Politechnika Częstochowska dr hab. inż. Krzysztof Oprzędkiewicz, prof. nadzw. AGH, Katedra Automatyki i Inżynierii Biomedycznej, Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej, Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica 4.3. Omówienie celu naukowego ww. pracy i osiągniętych wyników wraz z omówieniem ich ewentualnego wykorzystania Pojęcie mechatronika stanowi połączenie dwóch słów: mechanika i elektronika i powstało w firmie japońskiej Yaskawa Electric Corporation w 1969 r. i było chronione jako nazwa handlowa. We pierwszym etapie pojęcie dotyczyło konstrukcji mechaniki precyzyjnej współpracującej z elektroniką np. w konstrukcji aparatów fotograficznych. Z czasem zaczęło obejmować coraz szersze obszary techniki. Nowoczesne maszyny i urządzenia przemysłowe należy traktować jako urządzenia 4

mechatroniczne, w których zachodzi proces synergii w zakresie podstawowych dyscyplin: mechanika (mechanika techniczna, budowa maszyn, eksploatacja), elektrotechnika i elektronika (mikroelektronika, technika pomiarów), informatyka (teoria systemów, przetwarzanie danych), automatyka (programowanie układów logicznych, algorytmy sterowania, sztuczna inteligencja). Mówienie o prostej fuzji kilku obszarów wiedzy jest znacznym uproszczeniem i nie oddaje ono sensu technicznego oraz zasady działania urządzenia, którego dotyczy. Mechatronika to całkiem nowy model pracy układu mechanicznego. Istnieje wzajemne oddziaływanie pomiędzy częściami mechanicznymi, elektrycznymi oraz algorytmami sterującymi. To wzajemne oddziaływanie wpływa na typ rozwiązań w każdej z omawianych dyscyplin. Konstrukcje mechatroniczne są modelowane w środowisku programistycznym. W oparciu o ten model dokonywane są korekty elementów konstrukcji mechanicznych oraz tworzone algorytmy sterujące, które nadzorują pracę urządzenia. Termin mechatronika ma charakter interdyscyplinarny i połączenie wymienionych dyscyplin pozwala na nowy sposób zastosowania zawartych w nich wiedzy, czego wynikiem są nowe lepsze i wydajniejsze rozwiązania problemów technicznych. Konstrukcje mechatroniczne są produktem ewolucji obiektów mechanicznych, począwszy od prostych maszyn i mechanizmów złożonych, poprzez układy sterowane mechanicznie, aż do zastosowania procesorów i sterowników przemysłowych PLC. Równocześnie w miarę wzrostu komplikacji maszyn oraz w miarę pozyskiwania nowych źródeł energii rósł poziom złożoności konstruowanych mechanizmów. Dla zrealizowania rosnących wymagań należało wprowadzać bardziej precyzyjne metody wytwarzania i montażu maszyn, co wymusiło powstanie nowych wydajniejszych algorytmów sterowania. Układy mechatroniczne odgrywają coraz większą rolę we współczesnym świecie. Aktualnie to nie tylko automatyczne linie produkcyjne czy inteligentne roboty przemysłowe. Powszechnie są stosowane zarówno w samochodach, samolotach jak też w sprzęcie gospodarstwa domowego, telefonie lub zabawce. Coraz większą rolę odgrywają w medycynie, m.in.: w produkcji nowoczesnych i coraz doskonalszych protez kończyn. Zgodnie z ideą mechatroniki w budowie współczesnych maszyn oprócz aspektów konstrukcyjno-mechanicznych muszą zostać uwzględnione również aspekty automatyzacji, ponieważ manualne układy sterowania nie potrafią zapewnić funkcjonowania na wymaganym 5

przez nowoczesny przemysł poziomie precyzji, szybkości i niezawodności pracy. Niestety podczas eksploatacji rzeczywistych maszyn pojawiają się zakłócenia oraz dochodzi do procesu starzenia i zużywania się elementów składowych, co wprowadza zjawisko tzw. niepewności w układach sterowania automatycznego (Rys. 1). Objawia się to tym, że wraz ze starzeniem się elementów maszyn ich eksploatacja stwarza coraz większe problemy. Niższa wydajność, zmniejszająca się precyzja wyprodukowanych elementów oraz częstsze awarie i związane z tym przestoje zmuszają do kosztownych modernizacji takich maszyn. Dlatego również w obszarze automatyzacji poszukiwane są metody, które wydłużyłyby żywotność takich maszyn. Klasyczne układy regulacji automatyki, a zwłaszcza stosowane w zdecydowanej większości maszyn regulatory PID, nie uwzględniają w swoim działaniu opisanych niepewności. Sterownik Sterownik niepewności np.: starzenie, zużywanie elementów zakłócenia wartość Maszyna wartość zadana + + + wyjściowa - niepewności pomiarowe + Czujnik + zakłócenia Rys. 1. Elementy procesu automatyzacji maszyn Wśród układów sterowania maszyn, które miały rozwiązać opisane problemy eksploatacyjne, można wyróżnić układy zrealizowane w oparciu o zbiory rozmyte typu 1. Jako pierwszy pojęcie logiki rozmytej (ang. fuzzy logic) wprowadził w 1965 r. profesor Lotfi Zadeh [1]. Pojęcie to było alternatywą dla klasycznych pojęć dotyczących teorii zbiorów i logiki pochodzących jeszcze z czasów starożytnej filozofii greckiej. Powstała ona z potrzeby opisywania złożonych zjawisk lub słabo zdefiniowanych pojęć, trudnych do opisania przy pomocy klasycznego aparatu matematycznego [2]. Niestety okazało się, że układy regulacji typu 1 nie są w stanie uwzględnić przedstawionych wyżej niepewności w przeciwieństwie do 6

systemów opartych na zbiorach rozmytych typu 2, które charakteryzują się dodatkowym rozmyciem funkcji przynależności. Dopiero w ostatnich latach wzrost mocy obliczeniowych stosowanych procesorów umożliwił realizację bardziej złożonych algorytmów rozmytych typu 2, które pozwolą na uwzględnienie niepewności w procesie sterownia maszynami. W monografii przedstawiłem zagadnienia zastosowania algorytmów rozmytych typu 2 dla wybranych przykładów urządzeń mechatronicznych, mogących stanowić podzespoły nowoczesnych maszyn. Głównym celem naukowym pracy jest opracowanie i zastosowanie bardziej efektywnych algorytmów rozmytych typu 2 w stosunku do stosowanych obecnie algorytmów w celu osiągnięcia zadanych parametrów eksploatacyjnych. Prezentowane wyniki bazują na rezultatach prac badawczych Autora. Badania dotyczące doboru parametrów regulatorów rozmytych typu 2 i porównania ich z klasycznymi układami sterowania przeprowadzono dla następujących rzeczywistych laboratoryjnych układów mechatronicznych: stanowisko lewitacji magnetycznej, zjawisko stosowane w budowie maszyn m.in. do transportu obiektów, w łożyskach magnetycznych, stanowisko lewitacji powietrznej, zjawisko stosowane w budowie maszyn m.in. do transportu lekkich i niemetalicznych obiektów, w pojazdach typu poduszkowce, układ stabilizacji wahadła odwróconego, gdzie wyniki można odnieść do problemów utrzymania stabilizacji luźnych części lub podzespołu maszyn np. w suwnicach lub pojazdach typu segway, sterowanie położeniem komercyjnego siłownika zbudowanego ze stopów z pamięcią kształtu, dające możliwość budowy miniaturowych elementów wykonawczych maszyn o bardzo dużej generowanej sile, co znalazło zastosowanie tam gdzie masa urządzenia ma krytyczne znaczenie np. w lotnictwie, w maszynach przenośnych, chwytak z siłownikami działającymi w oparciu o stopy z pamięcią kształtu, który z powodu swojej kompatybilności z urządzeniami medycznymi znajduje swoje zastosowanie m.in. w maszynach medycznych pracujących w szpitalach, układ serwonapędu pneumatycznego powszechnie stosowany w budowie maszyn w liniach produkcyjnych, zwłaszcza w przemyśle samochodowym, układ autorskiego analogowego regulatora rozmytego typu 2, który może być użyty w maszynach, w których ważne są ograniczenia z powodu próbkowania sygnałów, co ma miejsce w regulatorach cyfrowych. 7

Z historycznego punktu widzenia powstaniu zbiorów rozmytych typu 1, towarzyszyły głosy krytyki i wielu wątpliwości, ponieważ z jednej strony zbiory rozmyte operują na wyrażeniach niepewnych np. duża temperatura, natomiast z drugiej strony wartości granic funkcji przynależności muszą zostać ustalone precyzyjnie, gdyż są opisywane przez konkretne parametry. Wydawało się to sprzeczne z samą ideą rozmycia, cały czas pozostał problem doboru konkretnych wartości granic funkcji przynależności, co nie pozwala uwzględnić niepewności np. pomiarowych lub zużycia części maszyn. Na to pytanie odpowiedział sam prof. Zadeh, kiedy w 1975 r. zaproponował bardziej praktyczny rodzaj zbiorów rozmytych, czyli zbiory rozmyte typu 2, będące uogólnieniem klasycznych zbiorów rozmytych typu 1 [3]. Możliwe jest oczywiście dalsze uogólnienie i stworzenie pojęcia zbiorów rozmytych typu wyższego rzędu, ale w praktyce zbiory takie nie są stosowane, gdyż powodują one bardzo duże trudności w interpretacji, wizualizacji oraz bardzo dużego nakładu obliczeniowego wymaganego do ich przetwarzania. W przypadku algorytmów sterowania typu 1 dany element wejściowy x charakteryzuje stopień przynależności do zbioru rozmytego, który jest liczbą rzeczywistą, natomiast w przypadku logiki rozmytej typu 2 stopień przynależności ma charakter rozmyty. Umożliwia to ograniczenie wpływu niedokładności pracy układu sterowania maszyn spowodowanej zużyciem podzespołów jak i subiektywnymi opiniami ekspertów, gdzie wiedza pozyskana od kilku ekspertów dotycząca przesłanek i konkluzji (tworząca bazę reguł regulatora) nie jest jednoznaczna [4]. Wynika to z różnego definiowania takich samych terminów lingwistycznych np. duży, szybki itd. przez różnych ekspertów. Logika rozmyta typu 2 jest zdecydowanie efektywniejsza w uwzględnieniu różnego rodzaju niepewności. Przykładem pozwalającym na zrozumienie różnicy pomiędzy logiką klasyczną a rozmytą jest przypisanie wieku danej osoby do zbiorów: młody, średni, stary. Dla osoby 26-letniej w zbiorach klasycznych możemy przyjąć, że jest ona w 100% młoda, w logice rozmytej typu 1 powiemy, że ta osoba jest raczej młoda, ale też przynależy częściowo do grupy średniej. Musimy jednak wyznaczyć granicę, w taki sposób, że określenie osoby młoda kończy się dokładnie w wieku 35 lat. W przypadku logiki rozmytej typu 2 też powiemy, że osoba jest młoda oraz trochę średnia, ale możemy tutaj uwzględnić dodatkowe niepewności związane np. z wiedzą kilku ekspertów, którzy niejednoznacznie zdefiniowali wartość graniczną grupy młody np. pomiędzy 35. i 37. rokiem życia, tworząc w ten sposób tzw. ślad niepewności (Rys. 2). 8

Rys. 2. Różnica pomiędzy logiką klasyczną a logiką rozmytą typu 1 i 2 Wyróżnia się pięć podstawowych typów niepewności [5]: niepewność pomiarów błąd o zauważalnej wielkości m.in. rozkalibrowanie czujników pomiarowych danej maszyny, niepewność procesów losowość dynamiczna, np.: brak pełnej powtarzalności pracy dwóch maszyn o tej samej budowie, niepewność modelu zła specyfikacja struktury modelu, m.in. brak uwzględnienia starzenia się i zużywania elementów maszyn, niepewność przybliżenia- mogą pojawiać się w wyniku dowolnej powyższej nieścisłości lub ich kombinacji, jest to nazywane nieprecyzyjnością lub niedokładnością, niepewność implementacji niezdolność do osiągania dokładnego celu strategii w układzie sterowania pracy danej maszyny. Po tym jak logika rozmyta typu 2 została po raz pierwszy zdefiniowana i opisana nastąpił długi okres, kiedy badacze skupili się na logice typu 1. Była ona łatwiejsza w interpretacji i wdrożeniach oraz nie wymagała dużej mocy obliczeniowej procesorów. Dopiero w latach 90- tych XX-tego wieku powrócono do logiki rozmytej typu 2. Jako pierwsi pojęcie funkcji drugorzędnej przynależności zaproponowali uczeni Dubois i Prade [6]. Uznali, że zbiory rozmyte typu 2 powinno używać się w przypadku, kiedy niepewność danej zmiennej nie może być w pełni zamodelowana przez zbiór rozmyty typu 1. Karnik i Mendel zdefiniowali algorytm redukcji typu 2 do typu 1 niezbędny do wyliczenia wartości wyjściowej [7]. Pierwsza książka na temat logiki rozmytej typu 2 napisana przez Mendela, zatytułowana Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic System: Introduction and New Directions, została wydana w 2001 roku [8]. W 2003 roku logikę rozmytą typu 2 zaczęto wykorzystywać w systemach sterowania maszyn, m. in. do sterowania procesami związanymi z przepływem cieczy [9], sterowania robotami 9

mobilnymi i pojazdami autonomicznymi [10], oraz sterowania dużymi silnikami okrętowymi Diesla [11]. Pomimo stosunkowo krótkiej historii, w literaturze światowej można znaleźć ponad 80 tyś. pozycji związanych z tematyką sterowania rozmytego typu 2, co potwierdza duże zainteresowanie ośrodków naukowych i zasadność podjętej problematyki. Z drugiej strony należy zwrócić uwagę, że w zdecydowanej większości prace te dotyczą obszarów związanych z filtracją sygnałów [12], predykcją zachowań pogody [13] i rynków ekonomicznych [14] lub badaniami symulacyjnymi sterowaniem układów automatyki [15]. Jedynie pojedyncze prace naukowe dotyczą praktycznych realizacji sterowania rzeczywistymi urządzeniami i maszynami [16]. W Polsce zagadnienia te rozwijane są w Politechnice Częstochowskiej [17]. Przyczyną wprowadzenia systemów rozmytych typu 2 było przede wszystkim to, że wiedza stosowana do tworzenia tych systemów uwzględnia niepewności, w tym związane z zużywaniem się podzespołów maszyn w trakcie ich eksploatacji. Logika rozmyta, mimo swojej nazwy, jest logiką rządzącą się ścisłymi prawami oraz zasadami, jednak korzystająca z danych, które są nieścisłe i nieprecyzyjne. Równocześnie należy wziąć pod uwagę fakt, że sygnały pomiarowe są zakłócone i podczas dłuższej eksploatacji maszyn, a co za tym idzie może nastąpić ich rozkalibrowanie i pogorszenie działania. Uzyskanie zadowalających wskaźników jakości sterowania dla obiektów trudnosterowalnych wymusza budowanie precyzyjnych modeli matematycznych obiektów, co wymaga dużego nakładu pracy dla złożonych systemów sterowania i nie zawsze jest możliwe. Tworzenie nowych modeli matematycznych nie jest opłacalne dla pojedynczych maszyn i urządzeń, najczęściej robi się to na potrzeby produkcji wieloseryjnej np. dla przemienników częstotliwości. Wykorzystanie algorytmów z obszaru inteligencji obliczeniowej, w tym systemów rozmytych, w stosunku do klasycznego sterowania nie wymaga znajomości tych modeli. Równocześnie zasadne jest stosowanie sterowania rozmytego dla obiektów, w których działanie klasycznego układu sterowania z regulatorem PID jest trudne bądź niemożliwe. Wieloletnie doświadczenie Autora zdobyte podczas projektowania systemów z regulatorami rozmytymi typu 1 wykazały dużą przydatność ich stosowania do trudnosterowalnych obiektów mechatronicznych. W takich układach sterownia nie uwzględniono natomiast opisanych niepewności, co skutkowało pogorszeniem się parametrów eksploatacyjnych np.: dokładność wykonania produktu, wraz ze zużywaniem się elementów maszyn. Dlatego też stworzenie narzędzi wspomagających proces projektowania regulatorów rozmytych typu 2 ułatwi ich zastosowanie oraz przybliży tę tematykę większej grupie naukowców i inżynierów. 10

Osiągnięcie naukowe w postaci monografii będącej podstawą wniosku habilitacyjnego zawiera 207 stron tekstu zasadniczego oraz wykaz literatury zawierający 226 pozycji. Monografia została podzielona na sześć rozdziałów. W rozdziale pierwszym Wprowadzenie przedstawiono pojęcie logiki rozmytej oraz krótki rys historyczny prac badawczych związanych z tematyką sterowania rozmytego. W rozdziale drugim przedstawiono cel pracy, który skupia się na przedstawieniu możliwości zastosowania algorytmów rozmytych typu 2 w sterowaniu układami mechatronicznymi. Rozdział trzeci zawiera zwarty opis zasad sterowania i poszczególne etapy pracy regulatora rozmytego typu 2 oraz opisuje różnice w stosunku do regulatora typu 1. Kolejny czwarty rozdział zawiera opis autorskiego oprogramowania do powszechnie stosowanych środowisk w projektowaniu układów sterowania: Matlab i LabVIEW. Zbudowane przyborniki przetestowano w pracach projektowych i symulacyjnych: rozmytych regulatorów predykcyjnych typu 2, analizy i porównania wydajności algorytmów redukcji typu 2 do typu 1 niezbędną do obliczenia wartości sterującej w regulatorze typu 2, do filtracji zakłóconego sygnału w systemie ANFIS typu 2. Ponadto zaproponowano wykorzystanie przyborników do szybkiego prototypowania, polegające na automatycznym generowaniu kodu programu dla szerokiej gamy urządzeń sterujących nowoczesnymi maszynami: dla sterowników PLC, dla mikroprocesorowych platform Arduino, dla układów programowalnych macierzy bramek FPGA. Zaprojektowane narzędzia skróciły czas wdrażania układów sterowania oraz umożliwiły wyznaczenie nastaw regulatora podczas badań symulacyjnych. Automatyczne generowanie kodu poprzez wyeliminowania czynnika ludzkiego zmniejsza ryzyko powstawania błędów w kodzie programu. Na uwagę zasługuje fakt, że nie tylko firma ABB, która po przejęciu firmy B&R stała się drugą na świecie firmą zajmującą się automatyzacją maszyn, wspiera automatyczne generowanie kodu. Najnowsza wersja oprogramowania firmy Siemens, która ukazała się w 2017 r., umożliwia automatyczne generowanie kodu do sterowników serii S7 1200 i 1500, które są obecnie najczęściej stosowanymi w budowie maszyn sterownikami w Polsce i Europie. W monografii skupiono się na zastosowaniu sterowników tych firm jako dominujących na rynku produkcji maszyn. Dodatkowo przetestowano możliwość symulacji typu Hardware-in-the-Loop, w której model obiektu i kod regulatora są symulowane 11

w procesorze urządzenia sterującego. Taka metoda sprzętowej symulacji jest często stosowana przed pierwszym uruchomieniem rzeczywistych urządzeń. Pozwala ona na sprawdzenie działania algorytmu sterowania na modelu obiektu, chroniąc rzeczywisty obiekt mechatroniczny przed przypadkowym uszkodzeniem lub zniszczeniem podczas rozruchu. W najobszerniejszym piątym rozdziale pracy opisano zastosowanie opracowanych autorskich przyborników do celów sterowania przy zastosowaniu regulatorów rozmytych typu 2 w budowie i eksploatacji maszyn. W dwóch pierwszych podrozdziałach przedstawiono implementację regulatorów rozmytych typu 2 w sterowniku PLC firmy Siemens do sterowania położeniem obiektu podczas lewitacji magnetycznej i powietrznej. Lewitacja magnetyczna znalazła zastosowanie do zawieszenia bezkontaktowego elementów ruchomych urządzeń i systemów w zakresie przemieszczeń liniowych (np. zawieszenie pojazdów trakcyjnych, pociągi Maglev). W budowie maszyn główny obszar zastosowań to łożyska magnetyczne. Mimo złożonej struktury sterowania bezstykowy kontakt jest bardzo ważny w przypadku magnetycznych łożysk stabilizowanych stosowanych w silnikach wysokoobrotowych (łożyska klasyczne generują zbyt duże tarcie) oraz w układach małych napędów w silnikami bezszczotkowymi. Intensywne rozwijane są też prace w zakresie lewitacji nadprzewodnikowej w zastosowaniu do elektromechanicznych magazynów energii [18]. W przypadku lewitacji powietrznej zastosowania można znaleźć w urządzeniach transportowych typu poduszkowce, oraz w urządzeniach w których konieczne jest utrzymywanie materiału bez kontaktu z podłożem. Opisane w monografii układy lewitacji są silnie nieliniowe: mają znaczne strefy nieczułości, nasycenia oraz histerezę. Charakter obiektów umożliwił porównanie wyników działania całego szeregu regulatorów: PID, rozmytego typu 1 z modelem TSK i Mamdani i typu 2 również z modelem TSK i Mamdani i z redukcją typu alfa-płaszczyzn. Z analizy otrzymanych przebiegów i zestawionych wartości wskaźników jakości regulacji wynika, że najlepsze wyniki otrzymano przy zastosowaniu regulatora TSK typu 2. Dla tego regulatora w stanowisku lewitacji magnetycznej czasy regulacji i opóźnień były najkrótsze, a także wartości wskaźników całkowych IAE były najniższe. W przypadku lewitacji powietrznej regulator TSK typu 2 wyróżniał się najmniejszymi oscylacjami wokół wartości zadanej. Na korzyść tego regulatora przemawia dodatkowo łatwość implementacji, przyjazny kod algorytmu, co pozwoliło skrócić czas cyklu poniżej 1 ms. Kolejnym rozdział odnosi się do problemów utrzymania stabilizacji luźnych części lub podzespołów maszyn np. w suwnicach lub pojazdach typu segway. W warunkach 12

laboratoryjnych urządzeniem realizującym podobną funkcjonalność jest wahadło odwrócone. Zaawansowany rozmyty regulator ślizgowy typu 2 został użyty do jego sterowania. Zbudowany model matematyczny wahadła i zastosowanie autorskiego przybornika IT2FLS umożliwiło przeprowadzenie badań symulacyjnych oraz automatyczne wygenerowanie kodu do sterownika B&R w sterowaniu obiektem rzeczywistym. Wśród sześciu zaimplementowanych regulatorów wyróżnić można regulator ślizgowy z rozmytą funkcją przełączania oraz rozmyty regulator ślizgowy FSMC typu 2. Przeprowadzone badania udokumentowane przebiegami oraz obliczone wskaźniki jakości regulacji zaimplementowanych regulatorów potwierdziły, że zdecydowanie najlepszymi regulatorami były ślizgowe regulatory rozmyte FSMC. Charakteryzowały się one wysoką odpornością na moment zakłócający, jednocześnie eliminując chattering i ograniczając wartość przeregulowań i wpływ niepewności. Regulator FSMC typu 2 miał dodatkowo krótszy czas regulacji w porównaniu do regulatora FSMC typu 1. W dalszej części pracy przedstawiono sterowanie położeniem i siłą nacisku chwytaka robota. Do budowy chwytaka wykorzystano siłownik z drutów ze stopu z pamięcią kształtu (ang. Shape Memory Alloy SMA). Siłowniki SMA mogą pełnić rolę sztucznych mięśni i zostać wykorzystane w budowie wspomnianego chwytaka lub protezy o wielu stopniach swobody. Motywację do podjęcia tej tematyki było nawiązanie w 2015 r. współpracy z Krakowskim Zakładem Sprzętu Ortopedycznego, największym producentem protez medycznych w Polsce, w sprawie konstrukcji i sterowania aktywnej protezy dłoni oraz prowadzone w Katedrze Automatyzacji Procesów AGH badania nad robotem neurochirurgicznym do operacji stereotaktycznych mózgu. Równocześnie autor monografii nawiązał współpracę z firmą Miga Motor, która przekazała bezpłatnie cały typoszereg produkowanych siłowników SMA do celów badawczych. Konstrukcja siłownika zrealizowana na drutach SMA charakteryzuje się jednym z największych współczynników wagowych (iloraz masy obciążenia i własnej) z dostępnych na rynku siłowników. Dodatkowo nie generuje on drgań oraz hałasu, jest prosty w budowie oraz tani w eksploatacji. Druty SMA są stosowane w budowie maszyn najczęściej jako elementy dwustanowe (on/off). Ze względu na silną nieliniowość i niestacjonarność materiału SMA, występuje trudność w nastawieniu położeń pośrednich i sterowaniu siłą. Do sterowania dwoma rodzajami siłowników: serii NM70 oraz DM01 wykorzystano mikroprocesor RISC ATmega32 oraz sterownik PLC firmy B&R. W sterowaniu położeniem siłownika zarówno dla rozgrzanych jak i nierozgrzanych drutów SMA, wśród przebadanych regulatorów, wyróżnił się bardzo dobrymi czasami regulacji ogólny regulator rozmyty typu 2 z niesymetryczną funkcją drugorzędnej przynależności. Podczas badań nad sterowaniem siłą nacisku chwytaka lepszym 13

od ogólnego okazał się przedziałowy regulator rozmyty typu 2. Praca napędów pneumatycznych w sposób liniowy realizowana jest zazwyczaj za pomocą siłowników pneumatycznych, które w maszynach przemysłowych powszechnie realizują precyzyjne liniowe przemieszczenie obiektów. Cechują się one wysokim bezpieczeństwem pracy, niewielką wrażliwością na temperaturę otoczenia oraz wyróżniają się niewielką masą i ceną, jak również łatwością w utrzymaniu podczas eksploatacji. W serwonapędzie pneumatycznym do sterowania siłowników używa się serwozaworów pneumatycznych, w których w charakterystykach pracy występują nieliniowości sygnału, obecność strefy martwej oraz niesymetryczność. Cechuje się to tym, że w zależności od kierunku działania zaworu przyrost wartości napięcia o taką samą wartość powoduje inny przyrost natężenia przepływu. W celu sterowania serwonapędem pneumatycznym przeprowadzono implementację regulatora rozmytego typu 2 w układzie Single-Board RIO 9636, opartym na architekturze FPGA oraz procesorze czasu rzeczywistego. Zaimplementowany regulator rozmyty typu 2 korzystający z opisanego wcześniej przybornika miał lepszą dokładność pozycjonowania w porównaniu z regulatorem rozmytym oraz regulatorem PID. Dodatkowo wyróżniał się najmniejszą rozbieżnością podczas pracy siłownika w obydwu kierunkach oraz największą powtarzalnością zadanej trajektorii. W ostatnim podrozdziale przedstawiono oryginalne rozwiązanie uproszczonego regulatora rozmytego typu 1 i 2 zrealizowane w technice analogowej. Regulatory analogowe wykorzystują ciągły sygnał sterujący w odpowiedzi na ciągły sygnał wejściowy i nie mają ograniczeń wynikających z próbkowania sygnału, co ma miejsce w regulatorach cyfrowych najczęściej stosowanych w urządzeniach przemysłowych. W związku z tym można je stosować w maszynach, gdzie występują trudności z osiągnięciem krótkiego okresu próbkowania. Zbudowano dwa układy elektroniczne z zastosowaniem wzmacniaczy operacyjnych, w których zrealizowano wszystkie etapy działania regulatora rozmytego typu 2: rozmywanie, wnioskowanie i wyostrzanie z redukcją typu. Zbudowane układu zostały przetestowane do sterowania położeniem siłownika SMA. Uzyskano zadowalającą jakość wskaźników regulacji, a możliwość tworzenia różnych kształtów funkcji przynależności pozwoliła na łatwe dostrojenie regulatorów. Zastosowana tutaj technika analogowa umożliwia realizację sterowania rozmytego różnego typu elementami wykonawczymi maszyn przy niskich kosztach zakupionych elementów elektronicznych. Rozdział ostatni szósty stanowią wnioski. Przeprowadzone doświadczenia potwierdzają, że zastosowanie regulatora rozmytego typu 2 przynosi wymierne korzyści 14

w postaci poprawienia parametrów eksploatacyjnych obiektów: dokładniejszego pozycjonowania, stabilizacji położenia i sterowania siłą w przytoczonych w pracy wdrożeniach. Użycie algorytmów rozmytych typu 2, mimo wyższego stopnia złożoności obliczeniowej, jest zatem uzasadnione. W przypadkach, kiedy regulator PID nie jest w stanie zadowalająco sterować obiektem, wówczas zastosowanie regulatora rozmytego typu 1 w stosunku do innych regulatorów wyróżnia się tym, że nie potrzeba do jego poprawnego działania tworzenia modeli matematycznych. Przeprowadzone badania udowadniają również, że modyfikacja zasad syntezy regulatora typu 2 pozwala uzyskać wyższą jakość sterowania małym nakładem prac. W modyfikacji, bazując na prostych i znanych zasadach syntezy regulatorów typu 1 dobiera się rozkład trójkątnych funkcji przynależności, a następnie można go łatwo rozbudować do przedziałowego regulatora typu 2. W takim przypadku szerokość śladu niepewności określająca niepewności w regulatorze typu 2 można dobrać w oparciu o wartość błędu pomiarowego czujnika lub określając doświadczalnie stopień zużycia się podzespołów danej maszyny. W eksploatacji maszyn ważnym aspektem jest również diagnostyka, w której również można zastosować logikę rozmytą, co zastało opisane w artykule habilitanta Low frequency damage analysis of electric pylon model by fuzzy logic application w czaspoismie Journal of Low Frequency Noise Vibration and Active Control. Obecnie prace badawcze związane z zastosowaniem regulatorów rozmytych typu 2 zmierzają w kierunku implementacji ogólnych trójwymiarowych funkcji przynależności i poszukiwaniu wydajnych algorytmów redukcji typu, co pozwoli w przyszłości na ich zastosowanie w układach sterowania czasu rzeczywistego i ich dalszą popularyzację. Zrealizowane w monografii będącej podstawą wniosku habilitacyjnego badania naukowe przedstawiające mój wkład do reprezentowanej dyscypliny naukowej obejmują: eksperymentalne wykazanie poprawy jakości sterowania obiektami mechanicznymi przy zastosowaniu regulatorów typu 2 uwzględniających m.in. niepewności pomiarowe, starzenie, zużywanie podzespołów części i maszyn, w stosunku do sterowania tymi obiektami z zastosowaniem regulatorów PID i regulatorów rozmytych typu 1 dla siedmiu różnych obiektów rzeczywistych, modyfikacja zasad syntezy regulatora typu 2, gdzie po doborze rozkładu trójkątnych funkcji przynależności dla typu 1, szerokość śladu niepewności w typie 2 można dobrać m.in. określając doświadczalnie niepewności pomiarowe lub stopień zużycia się 15

podzespołów danej maszyny; wynikiem modyfikacji jest potwierdzona eksperymentalnie zwiększona jakość sterowania przy małym nakładzie pracy, wykorzystanie zbudowanych przyborników do szybkiego prototypowania w budowie nowego typu maszyn lub ich modernizacji, polegające na automatycznym generowaniu kodu programu dla szerokiej gamy urządzeń sterujących: sterowników PLC, mikroprocesorowych platform Arduino, układów programowalnych macierzy bramek FPGA, co znacząco ogranicza koszty, projekt oryginalnego rozwiązania regulatorów rozmytych typu 1 i 2 zrealizowane w technice analogowej, utworzenie bloków funkcyjnych dla sterowników B&R i Siemens, co pozwala na łatwą i szybką implementację przedziałowego regulatora rozmytego typu 2 w warunkach przemysłowych, zwłaszcza w maszynach o wydłużonej eksploatacji wymagających modernizacji z powodu zużycia i starzenia się jej podzespołów. Uzyskane osiągnięcia wnoszą znaczący wkład do dyscypliny naukowej budowa i eksploatacja maszyn zarówno w Polsce, jak i na świecie. Literatura 1. Zadeh L.A.: Fuzzy Sets. Information and Control. 1965, 338 353 2. Kacprzyk J., Zadeh L.A.: Wieloetapowe sterowanie rozmyte. Wydawnictwa Naukowo- Techniczne, Warszawa 2001 3. Zadeh L.A.: The Concept of a Linguistic Variable and its Application to Approximate Reasoning. Information Science. 1975, 8, 199 249 4. Niewiadomski A.: On Finity, Countability, Cardinalities, and Cylindric Extensions of Type-2 Fuzzy Sets in Linguistic Summarization of Databases. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2010, 18(3), 532 545 5. John R., Coupland S.: Type-2 fuzzy logic and the modelling of uncertainty in applications. Studies in Computational Intelligence, 2009, 185 201 6. Dubois D., Prade H.: Fuzzy sets, probability and measurement. European Journal of Operational Research, 1989, 135 154 7. N. Karnik N., M. Mendel J.: Operations on type-2 fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 2001, 122(2), 327 348 8. Mendel J.M.: Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic System: Introduction and New Directions. Prentice-Hall, Upper Saddle River 2001 16

9. Wu D., Tan W.W.: A type-2 fuzzy logic controller for the liquid-level process. IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 20014, 2, 953 958 10. Martinez-Marroquin R., Castillo O., Soria J.: Parameter tuning of membership functions of a type-1 and type-2 fuzzy logic controller for an autonomous wheeled mobile robot using ant colony optimization. 2009 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2009, 4770 4775 11. Lynch C., Hagras H., Callaghan V.: Embedded Type-2 FLC for Real-Time Speed Control of Marine and Traction Diesel Engines. The 14th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2005 FUZZ 05, IEEE, 347 352 12. Own, C. M., Yu, P. T., Tsai, H. H., & Lee, Y. J. (2005, May). Adaptive type-2 fuzzy median filters for removal of impulsive noises. In Nonlinear Signal and Image Processing, 2005. NSIP 2005. Abstracts. IEEE-Eurasip (p. 24). IEEE. 13. Shahi, A., Atan, R.B. and Sulaiman, N., 2009. An Effective Fuzzy C-Mean and Type-2 Fuzzy Logic For Weather Forecasting. Journal Of Theoretical & Applied Information Technology, 5(5). 14. Huarng, K. and Yu, H.K., 2005. A type 2 fuzzy time series model for stock index forecasting. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 353, pp.445-462. 15. Karnik, N.N. and Mendel, J.M., 2001. Operations on type-2 fuzzy sets. Fuzzy sets and systems, 122(2), pp.327-348. 16. Lin, F.J. and Chou, P.H., 2009. Adaptive control of two-axis motion control system using interval type-2 fuzzy neural network. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 56(1), pp.178-193. 17. Starczewski J., Rutkowski L.: Interval Type 2 Neuro-Fuzzy Systems Based on Interval Consequents. W: Neural Networks and Soft Computing, L. Rutkowski, J. Kacprzyk (eds.), Physica-Verlag HD, Heidelberg 2003, 570 577 18. Werfel F.N., Floegel-Delor U., Riedel T., Rothfeld R., Wippich D., Goebel B.: Flywheel Challenge: HTS Magnetic Bearing (ang.). Journal of Physics: Conference Series 43, 2006. s. 1007 1010. 17