Intelligent robust controllers for tribotronic conical fluid film bearings


Cite item

Full Text

Abstract

The article presents the results of the development of means for intelligent robust control of the parameters of a tribotronic rotor-support system with a tapered bearing with a removable bush. The proposed controller is implemented on the basis of deep Q-network reinforcement learning (DQN) synthesized on the basis of a numerical model of a rotor support system. The control strategy involved simultaneous control of the shaft position and friction in the lubrication layer. Methods for control synthesis are presented for both a deterministic system and a system with stochastic parameters. In the latter case, a controller synthesis technique is proposed that takes into account uncertainties in the system at the training stage. Testing of the resulting controllers shows the better ability of a controller trained to take into account uncertainties to cope with variable loads, as well as predict possible changes in the system and proactively transfer the system to more advantageous states.

About the authors

Yu. N. Kazakov

Orel State University named after I.S. Turgenev

Author for correspondence.
Email: KazakYurii@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-9655-4520

Postgraduate Student of the Department of Mechatronics, Mechanics and Robotics

Russian Federation

D. V. Shutin

Orel State University named after I.S. Turgenev

Email: rover.ru@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-0515-7106

Candidate of Science (Engineering), Associate Professor of the Department of Mechatronics, Mechanics and Robotics

Russian Federation

L. A. Savin

Orel State University named after I.S. Turgenev

Email: savin3257@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-0466-0044

Doctor of Science (Engineering), Professor of the Department of Mechatronics, Mechanics and Robotics

Russian Federation

References

  1. Santos I.F. Controllable sliding bearings and controllable lubrication principles – An overview. Lubricants. 2018. V. 6, Iss. 1. doi: 10.3390/lubricants6010016
  2. Santos I.F. Trends in controllable oil film bearings. IUTAM Bookseries. 2011. V. 25. P. 185-199. doi: 10.1007/978-94-007-0020-8_17
  3. Bently D.E., Grant J.W., Hanifan P.C. Active controlled hydrostatic bearings for a new generation of machines. Proceedings of the ASME Turbo Expo (May, 8-11, 2000, Munich). 2000. V. 2. doi: 10.1115/2000-GT-0354
  4. Santos I.F., Nicoletti R., Scalabrin A. Feasibility of applying active lubrication to reduce vibration in industrial compressors. Journal of Engineering for Gas Turbines and Power. 2004. V. 126, Iss. 4. P. 848-854. doi: 10.1115/1.1765123
  5. Rehman W.U., Jiang G., Luo Y., Wang Y., Khan W., Rehman Sh.U., Iqbal N. Control of active lubrication for hydrostatic journal bearing by monitoring bearing clearance. Advances in Mechanical Engineering. 2018. V. 10, Iss. 4. doi: 10.1177/1687814018768142
  6. Rehman W.U., Luo Y., Wang Y., Jiang G., Iqbal N., Rehman Sh.U., Bibi Sh. Fuzzy logic-based intelligent control for hydrostatic journal bearing. Measurement and Control. 2019. V. 52, Iss. 3-4. P. 229-243. doi: 10.1177/0020294019830110
  7. Gupta S., Biswas P.K., Aljafari B., Thanikanti S.B., Das S.K. Modelling, simulation and performance comparison of different membership functions based fuzzy logic control for an active magnetic bearing system. The Journal of Engineering. 2023. V. 2023, Iss. 2. doi: 10.1049/tje2.12229
  8. Camino J.F., Santos I.F. A periodic linear-quadratic controller for suppressing rotor-blade vibration. Journal of Vibration and Control. 2019. V. 25, Iss. 17. P. 2351-2364. doi: 10.1177/1077546319853358
  9. Zhang G., Liu M., Zou H., Wang X., Xi G. Vibration control of a rotor-magnetic bearing system on the moving base through H∞ control. Proceedings of the ASME Turbo Expo (June, 26-30, 2023, Boston). 2023. V. 11B. doi: 10.1115/GT2023-102528
  10. Li S., Babin A., Shutin D., Kazakov Yu., Liu Y., Chen Zh., Savin L. Active hybrid journal bearings with lubrication control: Towards machine learning. Tribology International. 2022. V. 175. doi: 10.1016/j.triboint.2022.107805
  11. Luo L., Zhao N., Zhu Y., Sun Y. A* guiding DQN algorithm for automated guided vehicle pathfinding problem of robotic mobile fulfillment systems. Computers & Industrial Engineering. 2023. V. 178. doi: 10.1016/j.cie.2023.109112
  12. Train DQN agent to swing up and balance pendulum. Available at: https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/train-dqn-agent-to-swing-up-and-balance-pendulum.html
  13. Yu Y., Liu Y., Wang J., Noguchi N., He Y. Obstacle avoidance method based on double DQN for agricultural robots. Computers and Electronics in Agriculture. 2023. V. 204. doi: 10.1016/j.compag.2022.107546
  14. Kazakov Y.N., Kornaev A.V., Shutin D.V., Li Sh., Savin L.A. Active fluid-film bearing with deep q-network agent-based control system. Journal of Tribology. 2022. V. 144, Iss. 8. doi: 10.1115/1.4053776
  15. Kazakov Yu.N., Kornaev A.V., Shutin D.V., Kornaeva E.P., Savin L.A. Reducing rotor vibrations in active conical fluid film bearings with controllable gap. Russian Journal of Nonlinear Dynamics. 2022. V. 18, no. 5. P. 873-883. doi: 10.20537/nd221226
  16. Genkin M., McArthur J.J. A transfer learning approach to minimize reinforcement learning risks in energy optimization for automated and smart buildings. Energy and Buildings. 2024. V. 303. doi: 10.1016/j.enbuild.2023.113760
  17. Kitchat K., Lin M.-H., Chen H.-Sh., Sun M.T., Sakai K., Ku W.-Sh., Surasak T. A deep reinforcement learning system for the allocation of epidemic prevention materials based on DDPG. Expert Systems with Applications. 2024. V. 242. doi: 10.1016/j.eswa.2023.122763
  18. He X., Hu Zh., Yang H., Lv Ch. Personalized robotic control via constrained multi-objective reinforcement learning. Neurocomputing. 2024. V. 565. doi: 10.1016/j.neucom.2023.126986
  19. Baltes J., Christmann G., Saeedvand S. A deep reinforcement learning algorithm to control a two-wheeled scooter with a humanoid robot. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2023. V. 126. doi: 10.1016/j.engappai.2023.106941
  20. Deep Q-network agent. Available at: https://www.mathworks.com/help/reinforcement-learning/ug/dqn-agents.html
  21. Antunovic R., Halep A., Bucko M., Peric S. Mathematical model for temperature change of a journal bearing. Thermal Science. 2018. V. 22, Iss. 1, Part A. P. 323-333. doi: 10.2298/tsci160713109a
  22. Kelly E., Amagbor A., Blessing T. Design and fabrication of a journal bearing test rig for pressure and temperature variation evaluation. NIPES Journal of Science and Technology Research. 2022. V. 4, Iss. 1. P. 234-243. doi: 10.37933/nipes/4.1.2022.20
  23. Savin L.A., Solomin O.V. Modelirovanie rotornykh sistem s oporami zhidkostnogo treniya [Modeling of rotor systems with fluid friction supports]. Moscow: Mashinostroenie-1 Publ., 2006. 443 p.
  24. Sozinando D.F., Tchomeni B.X., Alugongo A.A. Experimental study of coupled torsional and lateral vibration of vertical rotor-to-stator contact in an inviscid fluid. Mathematical and Computational Applications. 2023. V. 28, Iss. 2. doi: 10.3390/mca28020044

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2024 VESTNIK of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».