Математическое моделирование и синтез обучаемого управления упругим манипулятором при циклических операциях

• Автор: Смирнова, Нина Анатольевна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 138 с. : ил

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. МОДЕЛИ УПРУГОГО МАНИПУЛЯТОРА

1.1. Манипулятор с упругими шарнирами.

1.2. Манипулятор с упругими звеньями

1.3. Модели с учтом упругости силомоментных датчиков.

1.4. Управление движением упругого манипулятора

в условиях неопределенности его модели.

ГЛАВА 2. МОДЕЛИ ОБУЧАЕМОГО УПРАВЛЕНИЯ

2.1. Обучаемое управление траекторным движением

манипулятора как системы тврдых тел.

2.2. Обучаемое управление траекторным движением манипулятора
при сингулярных возмущениях
2.3. Обучение при выполнении контактных операций.
2.4. Позиционирование с обучением для упругою манипулятора
ГЛАВА 3. МНОГОЭТАПНЫЙ СИНТЕЗ УПРАВЛЕНИЯ ТРАЕКТОРНЫМ
ДВИЖЕНИЕМ УПРУГОГО МАНИПУЛЯТОРА
3.1. Постановка задачи
3.2. Робастнооптимальное стабилизирующее управление
3.3. Обучаемое координирующее управление.
3.4. Обучение задания дня нег ладких программных траекторий
3.5. Последовательность этапов синтеза обучаемого управления.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
БИБЛИОГРАФИЯ


Приводятся условия сходимости процедур обучения для объекта, описание которого дано в пространстве состояния с точностью до нелинейных возмущений. Применение таких линейные процедур обучения в задаче управления упругим манипулятором требует измерения всего вектора состояния и оценивания его производной. В работе [2] принцип обратного оператора усовершенствован и построен оператор обучения для упругого объекта, не требующий измерения полного вектора состояния и робастный по отношению к высокочастотным возмущениям. Q*. Л г) = ^ ) Щ>а> )e'"! F(/? Введение фильтра приводит к увеличению уровня установившейся ошибки, что также отмечено в работе 4|. Сходимость процедуры обучения зависит от точности линейной части модели объекта управления. Целый ряд работ посвящён проблеме подбора обратного оператора, повышающего скорость сходимости процедуры обучения в условиях измерения вектора состояния модели объекта [, ]. В [1 предложен алгоритм управления типа (0. ЬА {•} приближается на каждом цикле обучения к обратному оператору линейной части модели объекта с помошыо квазиметода Пыотона. Этот подход распространен на задачу управления нелинейной динамической системой с лилши-цевыми нелинейностями. Похожую идею использовали Oh. Bien and Huh [] предложили увеличить глубину памяти и использовать для коррекции управления Q*+i(/) не только пару iQt (/),ех (/)], но и соответствующие пары с нескольких предыдущих итераций с весовыми коэффициентами. Это дало большее число параметров в процедуре обучения, настройкой которых можно добиться сходимости к некоторому пределу в условиях неточного знания обратного опера гора. Сходимость процедуры обучения с ‘глубокой’ памятью исследовалась для линейных и нелинейных систем. Для жесткого манипулятора эта идея была применена при построении процедуры обучения в задаче управления силовым взаимодействием со средой []. Проблема заключается в подборе весовых коэффициентов в условиях параметрической неопределенности модели манипулятора. Другая проблема, возникающая при синтезе алгоритмов управления с обучением заключается в том, что измерению, как правило, доступна часть вектора состояния модели объекта. Липшица, Sugie and Оно [] детально изучили обучающий алгоритм с наблюдателем в виде линейной нестационарной системы. СД/)у4(0-ОД/)е4(/). Условие сходимости имеет вид ||е - D(/)D (of < 1, /<=[0,7*]. В моделях манипулятора D(/) отсутствует и должна быть получена путем дифференцирования выхода системы, что создает трудности. Для упругого манипулятора Dc Luca and Pan/. Цель управления определялась без учета качества переходных процессов, поэтому при синтезе процедуры обучения фактически не требовался учёт упругости модели манипулятора. Изучение литературы показало целесообразность дальнейшего исследования проблемы построения алгоритмов управления с обучением для манипуляторов с упругими элементами в конструкции. Па практике обучение проводится на реальном манипуляторе, обладающем неограниченным спектром частот, т. Поэтому особый интерес представляет изучение вопроса о влиянии возмущений, обусловленных упругостью элементов конструкции манипулятора, на сходимость процедуры обучения, построенной по модели пониженного порядка. При этом необходимо учитывать, что измерению доступна только часть вектора состояния модели упругого манипулятора, определяемая количеством и расположением датчиков обратных связей. Это определяет актуальность разработки методики, позволяющей синтезировать алгоритмы управления с обучением для манипулятора с учётом сингулярных возмущений в условиях неполного измерения вектора состояния. Цель исследования. Цель диссертационной работы состоит в разработке методов обучаемого управления траекторным движением упругого манипулятора, выполняющего циклические операции. Она предполагает проведение исследования по следующим направлениям. Систематизация и построение моделей упругих манипуляторов с параметрической и структурной неопределенностью, предназначенных для синтеза алгоритмов обучаемого управления траекторным движением. Разработка моделей обучаемого управления для основных задач, связанных с отработкой программных траекторий упругим манипулятором.