Проектирование интеллектуальной системы управления избыточным роботом манипулятором с семью степенями свободы. Ч.1: технологии мягких вычислений
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
Рассматривается проблема проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений на примере робота манипулятора с семью степенями свободы. Проектирование робастных баз знаний производится с использованием специального интеллектуального инструментария - Оптимизатора Баз Знаний на мягких вычислениях. Эффективность спроектированных интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений рассматривается в сравнении с системой управления с постоянными параметрами регулирующего звена. Для оценки работы систем управления введена система критериев качества, учитывающая методы оценки переходных процессов теории автоматического управления, адаптированная для рассматриваемого объекта управления - робота манипулятора с семью степенями свободы. Оценка работы систем управления производится по результатам моделирования в среде MatLab/Simulink.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Lavoie M.-H., Boudreau R. Obstacle Avoidance for Redundant Manipulators Using a Genetic Algorithm // Southeastcon´91 Conference, Williamsburg. – 1991. – 7-10 Apr.
Secara C., Vladareanu L. Iterative genetic algorithm based strategy for obstacles avoidance of a redundant manipulator // Wseas Transaction on Mathematics. – 2010. – Vol. 9. –№ 3.
Yu W., Rosen J. Neural PID Control of Robot Manipulators With Application to an Upper Limb Exoskeleton // Cybernetics, IEEE Transactions. – 2013. – Vol. 43. – № 2.
Jasour A.M., Farrokhi M. Path Tracking and Obstacle Avoidance for Redundant Robotic Arms Using Fuzzy NMPC // American Control Conference, Hyatt Regency Riverfront. – St. Louis, MO, USA. – 2009. – June 10-12.
Meza J.L., Santibáñez V., Soto R., Llama M.A. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators // Industrial Electronics, IEEE Transactions. – 2012. – Vol. 59. № 6.
Salas F. G., Santibanez V., Llama M.A. Variable Gains PD Tracking Control of Robot Manipulators: Stability Analysis and Simulations // World Automation Congress (WAC). – 2012. – 24-28 June.
Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Добрынин В.Н., Мишин А.А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. – М.: PronetLabs, 2011.
Lewis F.L., Munro N. Robot Manipulator Control. – N.Y., 2004.
Черноусько Ф. Л., Болотник Н.Н., Градецкий В.Г. Манипуляционные роботы: Динамика, управление, оптимизация. – Наука, 1989.
Ульянов С.В. Оптимизатор БЗ на мягких вычислениях (Интеллектуальные регуляторы и робототехника): учебно-методическое пособие / С.В. Ульянов, Л.В. Литвинцева, О.Ю. Тятюшкина, А.В. Николаева, А.Г. Решетников, Т.А. Керимов. – Дубна: Междунар. Ун-т природы, о-ва и человека
«Дубна», 2013. – С. 157.
Михайлов В.С. Теория управления. – К.: Выш. школа, 1988.
Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011619257. Оптимизатор робастных баз знаний для проектирования интеллектуальных систем управления на мягких вычислениях: заявка №2011617532 от 11.10.2011 РФ / С. В. Ульянов, Л. В. Литвинцева, А. А. Мишин, С. В. Сорокин (РФ) – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 1.12.2011 г. (РФ).
Николаева А. В., Ульянов С. В. Проектирование интеллектуальной системы управления роботом манипулятором. Ч. 2: Декомпозиция управления и физический эксперимент на основе технологии мягких вычислений // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. –
– № 1. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/27.