Сравнительный анализ методов адаптации параметров регулятора системы управления робота-манипулятора

Бесплатный доступ

При действии внутренних и внешних неконтролируемых воздействий управление многозвенным манипулятором требует постоянной адаптации регулятора. Предложены методы адаптации классического ПИД-регулятора на основе алгоритма поисковой оптимизации, а именно симплексного инвариантного метода. Структура предложенных алгоритмов совпадает со структурой известных алгоритмов на основе искусственных нейронных сетей. Рассмотрены две конфигурации адаптивного ПИД-регулятора: в первой осуществляется непосредственная настройка коэффициентов; во второй в функции ошибки слежения формируется дополнительное воздействие, которое суммируется с выходом ПИД-регулятора. В работе в качестве объекта управления использован двухзвенный робот-манипулятор с нагрузкой в схвате. Представлено сравнение траекторий движения робота с применением различных адаптивных регуляторов на основе нейронных сетей и симплексного инвариантного метода. Приведены результаты управления манипулятором с постоянной и переменной нагрузкой, определены зоны эффективного применения предложенных алгоритмов адаптации. Математическое моделирование показало, что предлагаемый метод эффективно решает задачи адаптации в условиях дрейфа параметров робота-манипулятора.

Еще

Робот-манипулятор, симплексный инвариантный метод, пид-регулятор, настройка параметров, нейронная сеть

Короткий адрес: https://sciup.org/146115895

IDR: 146115895   |   DOI: 10.17516/1999-494X-2017-10-4-508-522

Список литературы Сравнительный анализ методов адаптации параметров регулятора системы управления робота-манипулятора

  • Lewis F.L., Dawson D.M., Abdallah C.T. Robot manipulator control: theory and practice. CRC Press, 2003
  • Al-Khayyt S.Z.S. Tuning PID Controller by Neural Network for Robot Manipulator Trajectory Tracking. Al-Khwarizmi Engineering Journal, 2013, 8(1), 19-28
  • Razmi H., & Kashtiban A.M. Nonlinear PID-based analog neural network control for a two link rigid robot manipulator and determining the maximum load carrying capacity. International Journal of Soft Computing and Engineering, 2012, 2(1), 228-234
  • Tang K.S., Man K.F., Chen G., & Kwong S. An optimal fuzzy PID controller. IEEE Transactions on Industrial Electronics, 2001, 48(4), 757-765
  • AL-Saedi M.I., Wu H., & Handroos H. ANFIS and fuzzy tuning of PID controller for trajectory tracking of a flexible hydraulically driven parallel robot machine. J. Autom. Control Eng, 2013, 1(2), 70-77
  • Круг Г.К., Масальский Г.Б. Симплексный инвариантный метод экспериментальной оптимизации. Вопросы кибернетики, планирование эксперимента и оптимизация в системах управления, под ред. Г.К. Круга, А.П. Вощина, 1981, (84), 3-32
  • Lewis F.W., Jagannathan S., Yesildirak A. Neural network control of robot manipulators and non-linear systems. CRC Press, 1998
  • Дамбраускас А.П. Симплексный поиск. М.: Энергия, 1979, 13, 175
Еще
Статья научная