Система управления роботом-манипулятором с использованием нейросетевых алгоритмов ограничения рабочей области схвата
Автор: Войнов Игорь Вячеславович, Казанцев Александр Михайлович, Морозов Борис Александрович, Носиков Максим Владимирович
Рубрика: Управление в технических системах
Статья в выпуске: 4 т.17, 2017 года.
Бесплатный доступ
Описаны состав и структура системы управления промышленным робототехническим комплексом, предназначенным для работы в герметичных камерах в условиях сильных радиационных излучений. В связи с превышением рабочей зоны манипулятора робототехнического комплекса над рабочим пространством герметичной камеры и необходимостью останова или уменьшения скорости движения при достижении зон ограничения предложено использование искусственной нейронной сети на основе персептрона с сигмоидальной функцией активации, формирующего на выходе сигнал в диапазоне [0; 1], используемый как коэффициент передачи сигналов от внешних контуров управления и органов ручного управления манипулятором к внутренним контурам системы управления. Приведен вариант структуры системы управления, представлен способ формирования обучающих выборок нейронной сети и результаты математического моделирования работы системы управления.
Робот-манипулятор, искусственная нейронная сеть, персептрон, обучающая выборка, система управления
Короткий адрес: https://sciup.org/147155224
IDR: 147155224 | DOI: 10.14529/ctcr170404
Список литературы Система управления роботом-манипулятором с использованием нейросетевых алгоритмов ограничения рабочей области схвата
- Юревич, Е.И. Основы робототехники/Е.И. Юревич -СПб.: БХВ-Петербург, 2005. -416 с.
- Назаров, А.В. Нейросетевые алгоритмы прогнозированиия и оптимизации систем/А.В. Назаров, А.И. Лоскутов. -СПб.: Наука и техника, 2003. -384 с.
- Application of Neural Networks and Other Learning Technologies in Process Engineering/I.M. Mujtaba, M.A. Hussain (eds.). -Imperial College Press, 2001. -405 p.