Система управления роботом-манипулятором с семью степенями свободы: робастность в непредвиденных ситуациях управления

Автор: Николаева Алена Валериановна, Ульянов Сергей Викторович

Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse

Статья в выпуске: 1, 2015 года.

Бесплатный доступ

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.

Еще

Интеллектуальная система управления, нечеткий регулятор, квантовый нечеткий вывод, технологии мягких и квантовых вычислений, непредвиденная ситуация

Короткий адрес: https://sciup.org/14123253

IDR: 14123253

Список литературы Система управления роботом-манипулятором с семью степенями свободы: робастность в непредвиденных ситуациях управления

  • 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.
Статья научная