Рус Eng Cn Перевести страницу на:  
Please select your language to translate the article


You can just close the window to don't translate
Библиотека
ваш профиль

Вернуться к содержанию

Программные системы и вычислительные методы
Правильная ссылка на статью:

Николаева А.В., Бархатова И.А., Ульянов С.В. Интеллектуальное робастное управление автономным роботом манипулятором

Аннотация: В статье рассматриваются проблемы проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений на примере сложного объекта управления — избыточного робота манипулятора с семью степенями свободы. Известно, что эффективность применяемого инструментария для решения конкретной задачи в проблемно-ориентированной области зависит от соответствия уровня интеллектуальности вычислительного инструментария уровню сложности решаемой задачи. Выбор адекватного и эффективного инструментария применения для конкретной проблемно-ориентированной области вызывает определенные трудности (или интуитивное противоречие) у студентов, инженеров-исследований и разработчиков новых высоких наукоемких информационных технологий. В данной работе описаны эффективные методы и применение мягких вычислений. Обсуждается методика применения некоторых прикладных моделей интеллектуальных вычислений, рассмотрено их совместное применение в задачах интеллектуального управления. Основным преимуществом применения и внедрения интегрированных интеллектуальных систем управления является возможность получения гарантированного результата: достижения цели управления с максимальным качеством управления на верхнем уровне и минимальным расходом полезного ресурса системы «объект управления — регулятор» на нижнем (исполнительском) уровне иерархической системы автоматического управления.


Ключевые слова:

интеллектуальная система управления, система автоматического управления, генетический алгоритм, технологии мягких вычислений, база знаний, нечеткий регулятор, непредвиденная ситуация управления, объект управления, декомпозиция управления, закон управления

Abstract: the article deals with problem of designing intelligent control system with the use of soft computing technologies on the example of a complex control object – redundant robot manipulator with seven degrees of freedom. It is well known, that effectiveness of means used to solve a particular task in the problem-oriented field depends on the level of compliance between the computational intelligence of the tools and the level of complexity of the problem being solved. Selection of an adequate and effective tools for particular problem-oriented field is challenging (or shows intuitive contradictions) for students, engineers and developers of new science-based high technologies. The article describes effective techniques and appliance of soft computing technologies. The authors discusses methods of usage of applied models of intelligent computing, reviews their combined use in tasks of intelligent control. The main advantage of implementation of integrated intelligent control systems is the possibility of obtaining a guaranteed result: achieving the management goals with maximum of control quality at the top level and at the same time with minimal consumption of the resource of “object of control – regulator” system on the lower level (performer) of hierarchical automatic control system.


Keywords:

intelligent management system, automated management system, genetic algorithm, soft computing technologies, base of knowledge, fuzzy control, management exception, subject to management, control decomposition, control action


Эта статья может быть бесплатно загружена в формате PDF для чтения. Обращаем ваше внимание на необходимость соблюдения авторских прав, указания библиографической ссылки на статью при цитировании.

Скачать статью

Библиография
1. Филлипс, Ч. Системы управления с обратной связью / Ч. Филлипс, Р. Харбор. — M. : Лаборатория базовых знаний, 2001. — 616 c.
2. Михайлов, В. С. Теория управления / В. С. Михайлов. — К : Выща школа, 1988. — 312 c.
3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011619257. Оптимизатор робастных баз знаний для проектирования интел-лектуальных 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).
4. Panda, R. C. Introduction to PID Controllers − Theory, Tuning and Application to Frontier Areas / R. C. Panda. — Rijeka, Croatia : InTech, 2012. — 258 p.
5. Ульянов, С. В. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений / С. В. Ульянов [и др.]. — М. : ВНИИгеосистем, 2011. — 408 c.
6. P. 2709—2717. 6.Salas, F. G. Variable Gains PD Tracking Control of Robot Manipulators: Stability Analysis and Simulations / F. G. Salas, V. Santibanez, M. A. Llama, World Automation Congress (WAC), Puerto Vallarta, Mexico, 24−28 June, 2012. P. 1—6.
7. Meza, J. L. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators / J. L. Meza [et al.] // Industrial Electronics, IEEE Transactions. — 2012. — Vol. 59, №
8. Jasour, A. M. Path Tracking and Obstacle Avoidance for Redundant Robotic Arms Using Fuzzy NMPC / A. M. Jasour, M. Farrokhi, American Control Conference, Hyatt Regency Riverfront, St. Louis, MO, USA, 10−12 June, 2009. — P. 1353—1358.
9. — P. 211—221. 3.Yu, W. Neural PID Control of Robot Manipulators With Application to an Upper Limb Exoskeleton / W. Yu, J. Rosen // Cybernetics, IEEE Transactions. — 2013. — Vol. 43, № 2. P. 673—684.
10. Secara, C. Iterative genetic algorithm based strategy for obstacles avoidance of a redundant manipulator / C. Secara, L. Vladareanu // Wseas Transaction on Mathe-matics. — 2010. — Vol. 9, №
11. Khoogar, A. R. Obstacle Avoidance for Redundant Manipulators Using a Genetic Algorithm / A. R. Khoogar [et al.], Southeastcon´91 Conference, Williamsburg, VA, 7−10 Apr., 1991 — Vol. 1. — P. 317—320.
References
1. Fillips, Ch. Sistemy upravleniya s obratnoy svyaz'yu / Ch. Fillips, R. Kharbor. — M. : Laboratoriya bazovykh znaniy, 2001. — 616 c.
2. Mikhaylov, V. S. Teoriya upravleniya / V. S. Mikhaylov. — K : Vyshcha shkola, 1988. — 312 c.
3. Svidetel'stvo o gosudarstvennoy registratsii programmy dlya EVM №2011619257. Optimizator robastnykh baz znaniy dlya proektirovaniya intel-lektual'nykh sistem upravleniya na myagkikh vychisleniyakh: zayavka №2011617532 ot 11.10.2011 RF / S. V. Ul'yanov, L. V. Litvintseva, A. A. Mishin, S. V. Sorokin (RF) — Zaregistrirovano v Reestre programm dlya EVM 1.12.2011 g. (RF).
4. Panda, R. C. Introduction to PID Controllers − Theory, Tuning and Application to Frontier Areas / R. C. Panda. — Rijeka, Croatia : InTech, 2012. — 258 p.
5. Ul'yanov, S. V. Intellektual'noe robastnoe upravlenie: tekhnologii myagkikh vychisleniy / S. V. Ul'yanov [i dr.]. — M. : VNIIgeosistem, 2011. — 408 c.
6. P. 2709—2717. 6.Salas, F. G. Variable Gains PD Tracking Control of Robot Manipulators: Stability Analysis and Simulations / F. G. Salas, V. Santibanez, M. A. Llama, World Automation Congress (WAC), Puerto Vallarta, Mexico, 24−28 June, 2012. P. 1—6.
7. Meza, J. L. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators / J. L. Meza [et al.] // Industrial Electronics, IEEE Transactions. — 2012. — Vol. 59, №
8. Jasour, A. M. Path Tracking and Obstacle Avoidance for Redundant Robotic Arms Using Fuzzy NMPC / A. M. Jasour, M. Farrokhi, American Control Conference, Hyatt Regency Riverfront, St. Louis, MO, USA, 10−12 June, 2009. — P. 1353—1358.
9. — P. 211—221. 3.Yu, W. Neural PID Control of Robot Manipulators With Application to an Upper Limb Exoskeleton / W. Yu, J. Rosen // Cybernetics, IEEE Transactions. — 2013. — Vol. 43, № 2. P. 673—684.
10. Secara, C. Iterative genetic algorithm based strategy for obstacles avoidance of a redundant manipulator / C. Secara, L. Vladareanu // Wseas Transaction on Mathe-matics. — 2010. — Vol. 9, №
11. Khoogar, A. R. Obstacle Avoidance for Redundant Manipulators Using a Genetic Algorithm / A. R. Khoogar [et al.], Southeastcon´91 Conference, Williamsburg, VA, 7−10 Apr., 1991 — Vol. 1. — P. 317—320.