Синтез нейросетевых систем управления манипуляционными роботами на основе обратных динамических моделей

• Автор: Арутюнян, Эдвард Самвелович
• Шифр специальности: 05.13.07
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2000
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 177 с. : ил.

1.1 Актуальность проблемы интеллектуального управления при автоматизации технологических процессов

1.2 Анализ методов синтеза нейросетевых систем автоматического управления НСАУ

1.3 Цель и задачи исследования

Выводы по 1 главе

Глава 2 Разработка структуры и метода синтеза

НСАУ МР

2.1 Обобщенная структурная схема НСАУ МР

2.2 Нейросетевая реализация обратной динамической модели НСАУ МР

2.3 Метод синтеза нейросетевых функциональных преобразователей для синтеза отдельных подсистем
НСАУ МР

2.4 Метод преобразования нейросетевых структур

Выводы по 2 главе
Глава 3 Методика проектирования НСАУ МР
3.1 Основные этапы метода синтеза НСАУ МР
3.2 Модели сил трения
3.3 Уточнение параметров привода
3.4 Построение прямой и обратной динамических моделей
3.5 Покомпонентная реализация электромеханической обратной динамической модели ОДМ МР в нейросетевом базисе
3.6 Дополнительное обучение НСАУ МР
3.7 Исследование эффективности полученной нейросетевой ОДМ методом имитационного моделирования
3.8 Исследование эффективности НСАУ на реальном МР
3.9 Программноаппаратная реализация
Выводы по 3 главе
Глава 4 Разработка автоматизированной системы
имитационного моделирования АСИМ и проведение экспериментальных исследований
4.1 Основные принципы построения АСИМ
4.2 Разработка структуры АСИМ
4.3 Используемые программноаппаратные средства
4.4 Описание основных элементов АСИМ НСАУ
4.5 Разработка интерфейсов АСИМ НСАУ
4.6 Описание экспериментальной установки
4.7 Экспериментальные исследования нейросетевых 5 алгоритмов управления
Выводы по 4 главе
Заключение
Список использованной литературы


Обычно ПИДрегулятор рассчитывается только для некоторой рабочей точки 9, поэтому при работе манипулятора во всем диапазоне углов и скоростей его параметры перестают быть адекватными начальному расчетному объекту управления, что существенно снижает динамическую точность при быстрых перемещениях и может вызывать вибрации при медленном движении манипулятора , . Таким образом, все вышеперечисленные проблемы указывают на то, что на сегодняшний день созрела необходимость в создании нового типа систем автоматического управления САУ для сложных МР, обладающих высокими вычислительными возможностями и способностью адаптироваться к изменяющимся внутренним характеристикам МР и внешним параметрам окружающей среды . Одним из наиболее перспективных направлений в области управления сложными механическими системами на сегодняшний день является разработка интеллектуальных систем автоматического управления , построенных на основе искусственных нейронных сетей , . МР. Благодаря этим свойствам НСАУ МР приобретают способность интеллектуальной адаптации к изменяющимся внутренним параметрам, к воздействиям внешней среды, а также возможность производить сложные расчеты в реальном времени 1, , , 8. Таким образом, проблема создания интеллектуальных НСАУ МР является актуальной, а их внедрение позволит поднять автоматизацию технологических процессов на новый уровень. Как отмечалось выше, в настоящее время получили развитие нетрадиционные методы управления манипуляционными роботами с использованием средств искусственного интеллекта .