Система управления роботом-манипулятором с семью степенями свободы: робастность в непредвиденных ситуациях управления
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В статье рассматриваются проблемы проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких и квантовых вычислений на примере сложного объекта управления – робота манипулятора с семью степенями свободы. Приводится общая методология проектирования робастных нечетких баз знаний с использованием специального интеллектуального инструментария – Оптимизатора Баз Знаний на мягких вычислениях. Предложена стратегия самоорганизации баз знаний нечетких однотипных регуляторов с применением технологий квантовых вычислений. Эффективность спроектированных интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких и квантовых вычислений рассматривается в сравнении с системами управления с постоянными параметрами регулирующего звена. Для оценки работы систем управления вводится система критериев качества, адаптированная для рассматриваемого объекта управления — робота манипулятора с семью степенями свободы в зависимости от требуемых точностных характеристик работы. Особое внимание уделено поведению робота манипулятора под управлением предлагаемых интеллектуальных систем управления в критических непредвиденных ситуациях, связанных с возмущениями во внутренних узлах сложного объекта управления.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Khoogar A. R. [et al.] Obstacle Avoidance for Redundant Manipulators Using a Genetic Algorithm // Southeastcon´91 Conference, Williamsburg, VA, 7−10 Apr., 1991. – Vol. 1. – Pp. 317-320.
Secara C., Vladareanu L. Iterative genetic algorithm based strategy for obstacles avoidance of a redundant manipulator // Wseas Transaction on Mathematics. – 2010. – Vol. 9. – № 3. – Pp. 211-221.
Yu W., Rosen J. Neural PID Control of Robot Manipulators With Application to an Upper Limb Exoskeleton // Cybernetics, IEEE Transactions. – 2013. – Vol. 43. – № 2. – Pp. 673-684.
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, 10−12 June, 2009. – Pp. 1353-1358.
Meza J. L. [et al.] Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators // Industrial Electronics, IEEE Transactions. – 2012. – Vol. 59. – № 6. – Pp. 2709-2717.
Salas F. G., Santibanez V., Llama M. A. Variable Gains PD Tracking Control of Robot Manipulators: Stability Analysis and Simulations // World Automation Congress (WAC), Puerto Vallarta, Mexico, 24- 28 June, 2012. – Pp. 1-6.
Ульянов С.В. [и др.] Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. – М.: ВНИИгеосистем, 2011. – С. 408.
Panda R. C. Introduction to PID Controllers − Theory, Tuning and Application to Frontier Areas. — Rijeka, Croatia : InTech, 2012. – P. 258.
Михайлов В. С. Теория управления. – К.: Выща школа, 1988. – C. 312.
Николаева А. В., Ульянов С. В. Интеллектуальное управление роботом-манипулятором на основе мягких вычислений // Программные продукты и системы. – 2013. – № 4. – С. 150-155.
Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. – M.: Лаборатория базовых знаний, 2001. – C. 616.
Литвинцева Л. В. [и др.] Квантовый нечеткий вывод для создания баз знаний в робастных интеллектуальных регуляторах // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2007. – № 6. – C. 71- 126.
Nielsen M. A., Chuang I. L. Quantum computation and quantum information. – UK, Cambridge: University Press, 2000. – P. 700.
Marinescu D. C., Marinescu G. M. Approaching quantum computing. – New Jersey: Pearson Prentice Hall, 2005. – P. 400.
Николаева А. В., Ульянов С. В. Проектирование интеллектуальной системы управления роботом манипулятором с семью степенями свободы. Ч.2: Технологии квантовых вычислений // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2013. – № 4. – [Электронный ресурс]. URL: http://sanse.ru/download/194.
Jozsa R., Linden N. On the role of entanglement in quantum computational speed-up // Proceeding of the Royal Society. – 2003. – Vol. 459. – № 2036. – Pp. 2011-2032.