PISKOŘ, D. Optimalizace fuzzy regulátoru v PLC [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2022.
Pan Piskoř měl za úkol prozkoumat generování kódu regulátoru z prostředí Simulink do PLC, přičemž by proces ověřil na implementaci fuzzy regulátoru pro nelineární systém regulace proudu vzduchu ve větrném tunelu. Pan Piskoř se ve své práci více zaměřil na návrh a optimalizaci fuzzy regulátoru, přičemž musel provést i identifikaci dané soustavy. Od původní myšlenky implementovat proces optimalizace přímo do PLC jsme nakonec upustili z důvodu větší komplexnosti už tak náročné úlohy. Ačkoliv se studentovi podařilo zprovoznit proces přenesení kódu z prostředí Simulink do PLC, dále už se více nezabýval možnostmi online testování kódu přímo z Matlab. Každopádně se musel zorientovat ve všech těchto oblastech, osvojit si mnoho postupů dle dostupných návodů a popasovat se s problémy implementace algoritmu do reálného systému. Práce je po formální stránce v pořádku a autor efektivně zdokumentoval postup práce s dosaženými výsledky. Některé mezivýsledky jsou však i po porozumění textu zarážející. Pan Piskoř konzultoval v případě problémů a chodil pracovat do laboratoře. Proces přenosu kódu z Matlab do PLC se zdá být funkční, avšak bude chtít ještě více prozkoumat, k čemuž bude sloužit i tato práce. Hodnotím stupněm B (83 b.).
Diplomová práce pana Piskoře se věnuje fuzzy řízení modelu větrného tunelu využitím kódu generovaného pro PLC z prostředí MATLAB, což z hlediska náročnosti hodnotím jako poměrně komplexní. Po formální stránce je práce na solidní úrovni a množství literárních zdrojů odpovídá jejímu zaměření. Je logicky členěna do 9 kapitol a obsahuje 65 stran (od Úvodu po Závěr). V první části je popsána teorie fuzzy logiky a fuzzy systémů/regulátorů, kde je však většina teorie převzata pouze z jednoho zdroje. Následuje popis modelu větrného tunelu, popis použitého řídicího členu (PLC) a stručná rešerše základních optimalizačních metod. Tato úvodní část je zpracována přehledně a považuji ji za poměrně zdařilou. Dalších 5 kapitol (celkem 41 stran) pak popisuje identifikaci soustavy, návrh fuzzy regulátoru, optimalizaci parametrů a samotnou implementaci. Celou tuto část práce lze považovat za vlastní dílo diplomanta. Ačkoli na první pohled i tato část práce vypadá poměrně zdařile, samotná prezentace postupu a dosažených výsledků společně s některými formulacemi vyvolávají poměrně dost otázek. V případě identifikace systému byly dle mého názoru vhodně zvoleny vstupní signály (jak v prvním, tak ve druhém případě) i struktura modelu (Hammersteinův nelineární model). Nicméně v textu je uvedeno, že lineární část obsahuje jednu nulu a dva póly. Není mi příliš jasné, kde se nula vzala. To vzápětí reprezentuje i přenos soustavy na obr. 6.2, kdy v čitateli přenosu je pouze zesílení. Poměrně kontroverzní je i identifikovaná nelinearita prezentované obr. 5.18. Z grafu je patrné, že pro celý rozsah vstupních hodnot je převodní charakteristika prakticky lineární, což neodpovídá deklarované necitlivosti snímače pro nízké otáčky. Záhadou zůstává i to, jaký model byl využit pro finální simulaci při nastavování a testování regulátorů. V kapitole identifikace je model reprezentován pouze přechodovými charakteristikami (společně s nelinearitou), v kapitole 6 (Manuální návrh fuzzy regulátoru) je pak z nějakého důvodu uveden a použit pouze přenos lineární části, který však neodpovídá modelu, který je přiložen v elektronické příloze (příloha obsahuje model s nestabilní lineární částí). Dosti nejasně působí právě i celá kapitola 6, kdy z textu není jasné, zda odezva na obr. 6.1 je pro lineární nebo fuzzy regulátor (když návrh fuzzy regulátoru popisuje až následující podkapitola) a pro jaké nastavení/parametry. Stejně tak není jasné, proč při návrhu konstant PI regulátoru pomocí PID Tune není použit původní model soustavy, ale právě pouze lin. část (obr. 6.2). Při manuálním nastavování fuzzy regulátoru bylo zvoleno nesymetrické rozložení funkcí příslušnosti, ale není zdůvodněno, proč právě taková volba. Trochu nestandardní je i mapování odchylky (a diference odchylky) pouze do kladných hodnot, což nezohlední např. překmit. Univerza vstupů nejsou standardizována, ale model pak obsahuje i měřítka pro standardizaci těchto hodnot. Výsledné porovnání fuzzy a lineárního PI regulátoru je provedeno vhodně, ale chybí údaje o výsledných parametrech regulátorů. V následující kapitole 7 je pak shrnutí úprav fuzzy regulátoru. Krom změny funkcí příslušnosti byla změněna i struktura (báze pravidel) tak, že druhý vstup je namísto diference odchylky sumace odchylky. Důvod pro úpravu funkcí příslušnosti je uveden, ale důvod změny struktury nikoli. Nakonec však diplomant vhodnou metodou optimalizace našel výsledné parametry fuzzy regulátoru a opět porovnal s lineárním PI, viz kapitola 8. Chybí mi zde však zdůvodnění, proč byly jako parametry pro optimalizaci zvoleny pouze funkce příslušnosti a nikoli samotné konstanty fuzzy regulátoru (volba K = 1 a Ti = 1, viz str. 57). Stejně tak proč byly pro různé otáčky (jednotlivé pracovní body) optimalizovány regulátory zvlášť, pokud by byla „nelinearita“ soustavy opravdu taková, jak prezentuje obrázek 5.18, tzn. pokud se vyjma počáteční necitlivost chová model víceméně lineárně. S tím souvisí i výsledné generování kódu s tím, že požadovaná hodnota je přímo součástí generovaného kódu jako konstanta a není možné ji měnit jako vstupní parametr, a tudíž úloha funguje pouze pro jednu požadovanou hodnotu. Výsledné porovnání regulace je prezentováno a okomentováno poměrně přehlednou formou a ukazuje, že se diplomantovi podařilo celý proces úspěšně realizovat a otestovat. Věřím tedy, že uvedené nedostatky byly převážně způsobeny pouze nevhodným způsobem popisu. I přes výše uvedené připomínky tak konstatuji, že student dokázal vyřešit zadaný problém a splnit všechny body zadání. Práci tedy doporučuji k obhajobě a navrhuji hodnocení 70 b/C.
eVSKP id 142145