|
ГЛАВНАЯ
> 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
// Программные системы и вычислительные методы.
2014. № 1.
С. 34-62.
DOI: 10.7256/2454-0714.2014.1.11466 URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=11466
Интеллектуальное робастное управление автономным роботом манипулятором
Николаева Алена Валериановна
аспирант, , Дубна
Russia
Nikolaeva Alena Valerianovna
Russia
|
nikolaevaav@lenta.ru
|
|
 |
Бархатова Ирина Александровна
старший преподаватель, кафедра Институт системного анализа и управления, ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна
141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Университетская, 19;
Barkhatova Irina Aleksandrovna
141980, Moskovskaya obl., g. Dubna, ul. Universitetskaya, 19;
|
|
i.a.barhatova@gmail.com
|
|
|
|
Ульянов Сергей Викторович
доктор физико-математических наук
профессор, кафедра Институт системного анализа и управления, ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дуб-на»
141980, Московская обл., г. Дубна, ул. Университетская, 19;
Ulyanov Sergei Viktorovich
Doctor of Physics and Mathematics
141980, Moskovskaya obl., g. Dubna, ul. Universitetskaya, 19;
|
|
ulyanovsv@mail.ru
|
|
|
|
DOI: 10.7256/2454-0714.2014.1.11466
Дата направления статьи в редакцию:
18-12-1969
Дата публикации:
1-1.5-2014
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
Библиография
1. 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.
2. 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, №
3. — 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.
4. 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.
5. Meza, J. L. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators / J. L. Meza [et al.] // Industrial Electronics, IEEE Transactions. — 2012. — Vol. 59, №
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. Ульянов, С. В. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений / С. В. Ульянов [и др.]. — М. : ВНИИгеосистем, 2011. — 408 c.
8. Panda, R. C. Introduction to PID Controllers − Theory, Tuning and Application to Frontier Areas / R. C. Panda. — Rijeka, Croatia : InTech, 2012. — 258 p.
9. Михайлов, В. С. Теория управления / В. С. Михайлов. — К : Выща школа, 1988. — 312 c.
10. 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).
11. Филлипс, Ч. Системы управления с обратной связью / Ч. Филлипс, Р. Харбор. — M. : Лаборатория базовых знаний, 2001. — 616 c.
References
1. 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.
2. 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, №
3. — 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.
4. 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.
5. Meza, J. L. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators / J. L. Meza [et al.] // Industrial Electronics, IEEE Transactions. — 2012. — Vol. 59, №
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. Ul'yanov, S. V. Intellektual'noe robastnoe upravlenie: tekhnologii myagkikh vychislenii / S. V. Ul'yanov [i dr.]. — M. : VNIIgeosistem, 2011. — 408 c.
8. Panda, R. C. Introduction to PID Controllers − Theory, Tuning and Application to Frontier Areas / R. C. Panda. — Rijeka, Croatia : InTech, 2012. — 258 p.
9. Mikhailov, V. S. Teoriya upravleniya / V. S. Mikhailov. — K : Vyshcha shkola, 1988. — 312 c.
10. Svidetel'stvo o gosudarstvennoi registratsii programmy dlya EVM №2011619257. Optimizator robastnykh baz znanii 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).
11. Fillips, Ch. Sistemy upravleniya s obratnoi svyaz'yu / Ch. Fillips, R. Kharbor. — M. : Laboratoriya bazovykh znanii, 2001. — 616 c.
Ссылка на эту статью
Просто выделите и скопируйте ссылку на эту статью в буфер обмена. Вы можете также
попробовать найти похожие
статьи
|
|
