Система управления роботом-манипулятором с семью степенями свободы: робастность в непредвиденных ситуациях управления
Автор: Николаева Алена Валериановна, Ульянов Сергей Викторович
Журнал: Сетевое научное издание «Системный анализ в науке и образовании» @journal-sanse
Статья в выпуске: 1, 2015 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматриваются проблемы проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких и квантовых вычислений на примере сложного объекта управления - робота манипулятора с семью степенями свободы. Приводится общая методология проектирования робастных нечетких баз знаний с использованием специального интеллектуального инструментария - Оптимизатора Баз Знаний на мягких вычислениях. Предложена стратегия самоорганизации баз знаний нечетких однотипных регуляторов с применением технологий квантовых вычислений. Эффективность спроектированных интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких и квантовых вычислений рассматривается в сравнении с системами управления с постоянными параметрами регулирующего звена. Для оценки работы систем управления вводится система критериев качества, адаптированная для рассматриваемого объекта управления - робота манипулятора с семью степенями свободы в зависимости от требуемых точностных характеристик работы. Особое внимание уделено поведению робота манипулятора под управлением предлагаемых интеллектуальных систем управления в критических непредвиденных ситуациях, связанных с возмущениями во внутренних узлах сложного объекта управления.
Интеллектуальная система управления, нечеткий регулятор, квантовый нечеткий вывод, технологии мягких и квантовых вычислений, непредвиденная ситуация
Короткий адрес: https://sciup.org/14123253
IDR: 14123253
Control system of a 7 degrees of freedom robot-manipulator: robust in unexpected control situations
The problems of designing control systems with soft and quantum computing on example of complex control object (7 degrees of freedom manipulator) are described. General methodology of robust fuzzy knowledge base design using special intelligent toolkit (Knowledgebase Optimizator on soft computing technology) is investigated. The self-organization knowledge base strategy of one type of fuzzy controllers using quantum soft computing technologies is considered. The efficiency of constructed intelligent control systems by use soft and quantum computing technologies is described in comparison with control system using constant settings of regulator. Set of performance criteria tailored to concerned control object (7 degrees of freedom robot manipulator) is entered for estimate of control systems work against accuracy behavior. The robot manipulator behavior under proposed intelligent control systems in unexpected control situations connected with internal noise in complex control object is considered with special attention.
Список литературы Система управления роботом-манипулятором с семью степенями свободы: робастность в непредвиденных ситуациях управления
- Khoogar A. R. [et al.] Obstacle Avoidance for Redundant Manipulators Using a Genetic Algorithm // Southeastcon'91 Conference, Williamsburg, VA, 7-10 Apr., 1991. - Vol. 1. - Pp. 317-320.
- Secara C., Vladareanu L. Iterative genetic algorithm based strategy for obstacles avoidance of a redundant manipulator // Wseas Transaction on Mathematics. - 2010. - Vol. 9. - № 3. - Pp. 211-221.
- Yu W., Rosen J. Neural PID Control of Robot Manipulators With Application to an Upper Limb Exoskeleton // Cybernetics, IEEE Transactions. - 2013. - Vol. 43. - № 2. - Pp. 673-684.
- Jasour A. M., Farrokhi M. Path Tracking and Obstacle Avoidance for Redundant Robotic Arms Using Fuzzy NMPC // American Control Conference, Hyatt Regency Riverfront, St. Louis, MO, USA, 10-12 June, 2009. - Pp. 1353-1358.
- Meza J. L. [et al.] Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators // Industrial Electronics, IEEE Transactions. - 2012. - Vol. 59. - № 6. - Pp. 2709-2717.
