Развитие нейросетевых технологий для управления мехатронными системами

• Автор: Гарцеев, Илья Борисович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 213 с. : ил.

Содержание
Введение.

Глава 1. Анализ особенностей применения нейросетевых

ТЕХНОЛОГИЙ В ЗАДАЧАХ УПРАВЛЕНИЯ МЕХАТРОННЫМИ СИСТЕМАМИ

1.1. Управление мехатронными устройствами.

1.2. Свойства нейросетей, их классификация и основные аспекты использования

1.3. Применение нейросетевых технологий в задачах управления

1.4. Постановка задачи

Выводы по ой главе

Глава 2. Разработка и исследование на базе нейросетевых структур алгоритмов динамической развязки многозвенных

МЕХАТРОШ1ЫХ УСТРОЙСТВ.

2.1. Реализация динамической развязки на основе применения нейросетевого идентификатора и корректирующего регулятора
2.2. Быстродействующий нейросетевой регулятор на базе многослойной сети прямого распространения
2.3. Исследование эффективности нейросетевых алгоритмов динамической развязки многозвенных мехатронных устройств.
Выводы по 2ой главе
Глава 3. Разработка алгоритмов и принципов построения на основе нейросетевых технологий тактического уровня интеллектуальной системы управления мехатронными устройствам и.
3.1. Планирование траектории движения многозвенных мехатронных устройств на базе многослойных нейронных сетей прямого распространения
3.2. Планирование траектории движения многозвенных мехатронных устройств на базе слабосвязных гомогенных нейронных сетей.
Выводы по 3ей главе.
Глава 4. Экспериментальные исследования нейросетевых
АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ МНОГОЗВЕННЫМИ МЕХАТРОННЫМИ УСТРОЙСТВАМИ
4.1. Аппаратнопрограммный комплекс для управления 3х звенным мехатронномодульным роботом с прямоугольной системой
координат.
4.2. Аппаратнопрограммный комплекс для управления шестистспенным минироботом с вертикальноашулярной системой координат.
4.3. Мехатронный стенд, имитирующий стрелковую артустановку с изменяющимися инерционными свойствами.
Выводы по 4ой главе
Заключение
Список ЛИТЕРАТУРЫ


Использование системы технического зрения не всегда достаточно для решения манипуляционных задач, в том числе задач сборки. Так, при сопряжении деталей возникают силы, которые могут превысить заданные значения и деформировать эти детали, или при определенных условиях привести к их заклиниванию. Чтобы избежать этого, необходимо в процессе сборки измерять силы и моменты, действующие со стороны объектов сборки на манипулятор, и соответственно формировать управляющие сигналы, поступающие на МУ, обеспечивающее выполнение сборочной операции. Эту задачу можно решить с помощью системы силомоментного очувствления, включающей в себя многомерные датчики сил и моментов (обычно с использованием тензометрических элементов) и аппаратно-программный комплекс для обработки сигналов с этих датчиков. Система силомоментного очувствления также придает адаптивные свойства системе управления МУ, поскольку и в этом случае возникает внешний контур управления в процессе сборки. Каждая из систем адаптивного управления может работать автономно, например, могут быть МУ, оснащенные только системой технического зрения, или только силомоментным очувствлением. Однако усложнение технологических задач и повышение требований к качеству их выполнения и надежности МУ приводит к необходимости одновременного использования различных сенсорных систем. Так, при сборке, монтажных работах одновременно используют датчики силомоментного очувствления и технического зрения. При дуговой сварке - щупы, оснащенные тснзометрическими датчиками, или лазерные дальномеры. Поэтому проблема создания адаптивных систем состоит не только в том, чтобы построить и реализовать алгоритмы адаптивного управления, но и в том, чтобы, сопоставив сигналы датчиков различного типа, получить интегральное «представление» об изменениях на рабочей сцене, которое и служит основой для коррекции движения. Совершенно новый класс систем образуют так называемые интеллектуальные системы управления. Их возникновение связано с появлением целого ряда задач, в которых вышеописанные традиционные системы управления являются недостаточно эффективными: это задачи, связанные с функционированием управляемых объектов в условиях неполноты или нечеткости исходной информации, неопределенности внешних возмущений, среды функционирования и т. Очевидно, что при наличии различного рода неопределенностей высокий уровень автономности, адаптивности и надежности систем управления должен обеспечиваться за счет повышения их интеллектуальных возможностей, основанных на применении специальных технологий. Смысл иерархической организации системы управления сводится к функциональному разделению задач управления между структурными уровнями таким образом, чтобы задачи каждого уровня могли решаться практически независимо от задач более высоких и более низких уровней, а обмен информацией между уровнями был по возможности минимизирован с целью снижения нагрузки на каналы связи. Действительно, некая централизованная система управления, которая с одной стороны решает интеллектуальную задачу формирования целесообразного поведения как оптимальной последовательности действий направленных на решение поставленной задачи, а с другой — управляет непосредственной реализацией этих действий, была бы чрезвычайно громоздкой, неэффективной и сложной в разработке и реализации. При иерархическом подходе и разделении задач каждый уровень управления, получая входную информацию от вышестоящего уровня обрабатывает ее независимо от того, решение каких задач верхнего уровня и при каких условиях привели к появлению именно такой входной информации. С другой стороны, передавая результаты решения своих задач нижеследующему уровню, система управления рассматриваемого уровня не вмешивается в действия нижнего уровня и предполагает корректность решения им своих задач в случае отсутствия обратной информации об ошибках. Подходы к иерархическому структурированию интеллектуальных систем управления (ИСУ) развивались по мере изменения самих систем. При этом следует отметить, что слишком детальное разбиение задач системы управления по иерархическим уровням не оправдано, т.