Проектирование интеллектуальной системы управления роботом манипулятором. Ч. 2: декомпозиция управления и физический эксперимент на основе технологии мягких вычислений
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В статье рассматриваются проблемы проектирования систем управления с различной степенью интеллектуальности для реального объекта управления – Модуля Манипулятора с тремя степенями свободы. Демонстрируется преимущество интеллектуальной системы управления, спроектированной на основе технологий мягких вычислений по сравнению с классической системой автоматического управления и системой управления на основе генетического алгоритма. Исследуются варианты организации единого управляющего звена, а также методы разделения (декомпозиции) управления.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
International assessment of research and development in robotics. – WTEC Panel Report. – 2006.
Черноусько Ф. Л., Болотник Н.Н., Градецкий В.Г. Манипуляционные роботы: Динамика, управление, оптимизация. – Наука, 1989.
Макаров И.М., Лохин В.М. Автоматизация синтеза и обучение интеллектуальных систем автоматического управления. – М.: Наука, 2009.
Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. – Наука: Физматлит, 1990.
Николаева А.В., Петров С.П., Ульянов С.В. Проектирование интеллектуальной системы управления роботом-манипулятором. Ч. 1: Технологии мягких вычислений // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2012. – №3. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.sanse.ru/archive/25. – 0421200111021.
Ulyanov S.V. Self-organized intelligent robust control based on quantum fuzzy inference – Recent Advances in Robust Control – Novel Approaches and Design Methods / A. Mueller (Ed.), Ch. 9. – In Tech, 2011. – Pp. 187-220.
Lewis F.L., Munro N. Robot manipulator control. – N.Y., 2004.
Hogan N. Impedance control: An approach to manipulation. Parts I, II and III // J. of Dynamics, Systems, Measurement, and Control, 1985. – Vol. 107. – №1.
Попов Е.П. Теория линейных систем автоматического регулирования и управления. – М.: Наука, 1989.
Bucz Š, Kozakova A. PID Controller design for specified performance introduction to PID controllers – Theory, Tuning and Application to Frontier Areas (Ed. by R. C. Panda). – InTech, 2012.
Михайлов В.С. Теория управления. – К.: Выща школа, 1988.
Khan H. PID controller: Comparative analysis and design diverse realizations (Moving towards efficient control in robotics and industries). – Lambert Academic Publishing House, 2012.
Николаева А.В., Петров С.П., Мишин А.А., Ульянов С.В. Проектирование интеллектуальной системы управления роботом-манипулятором на основе генетического алгоритма. // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2011. – №3. − [Электронный ресурс].
URL: http://www.sanse.ru/archive/21. – 0421100111021.
Ульянов С. В., Тятюшкина О. Ю, Григорьев П.Н., Резникова Н.В. Применение оптимизатора баз знаний на основе мягких вычислений в интеллектуальном робастном управлении. // Системный анализ в науке и образовании: электрон. науч. журнал. – 2010. – №2. − Системный анализ в науке
и образовании: сетевое научное издание. – 0421000111017.
Литвинцева Л.В., Ульянов С.В., Ульянов С.С. Построение робастных баз знаний нечетких регуляторов для интеллектуального управления существенно-нелинейными динамическими системами. II. Оптимизатор Баз Знаний на мягких вычислениях и робастность ИСУ // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2006. – №5.
Thweny F., Al - Yasiri A. Design and implementation of PSO based PID controller for MA 2000 robot. – Lambert Academic Publishing House, 2013.
Adeel M. Implementation of a PID Controller on FPGA for DC Motor Speed. – Lambert Academic Publishing House, 2013.