Проектирование интеллектуальной системы управления роботомманипулятором на основе генетического алгоритма

Боковая панель статьи

PDF
Опубликован: сен 14, 2021
Ключевые слова:
интеллектуальная система управления, система автоматического управления, генетический алгоритм intelligent control system, system of automatic control, object of control

Основное содержимое статьи

А. В. Николаева
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
С. П. Петров
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
А. А. Мишин
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления
С. В. Ульянов
ГОУ ВПО «Международный Университет природы, общества и человека «Дубна», Институт системного анализа и управления

Аннотация

На основе результатов моделирования интеллектуальной системы управления роботомманипулятором показано преимущество использования предлагаемого способа установки параметров регулирования перед классическими методами теории автоматического управления применительно к сложно-структурированным объектам управления.

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Информация о статье

Как цитировать
[1]
Николаева, А.В., Петров, С.П., Мишин, А.А. и Ульянов, С.В. 2021. Проектирование интеллектуальной системы управления роботомманипулятором на основе генетического алгоритма. Системный анализ в науке и образовании. 3 (сен. 2021), 69–82.
Выпуск
№ 3 (2011): №3 (2011)
Раздел
Статьи

Библиографические ссылки

Li Y. and Liu Y, Trajectory tracking control considering simultaneous motions of a modular manipulator and a mobile platform // ASME International Design Engineering Technical Conferences & Computers and Information in Engineering. – Hyatt Regency, Long Beach, California, USA, September, DETC’2005, 2005.

Ramos M. C., Koivo Jr. and A. J. Fuzzy Logic-Based Optimization for Redundant Manipulators, IEEE Transactions on fuzzy systems. – Vol. 10. – 2002.

Manuel C. and Ramos, Jr, Fault-Tolerant Dynamic Control for Manipulators // Philippin engineering journal. – Vol. 27. – №1. – 2006.

Афанасьев В.Н. Динамические системы управления с неполной информацией. Алгоритмическое конструирование. – М.: КомКнига, 2007. – С. 216.

Изерман Р. Цифровые системы управления. – М.: Мир, 1984. – С. 541.

Куо Б. Теория и проектирование цифровых систем управления. – М.: Машиностроение, 1986. – С. 448.

Петров Б.Н., Крутько П.Д. Алгоритмическое конструирование оптимальных регуляторов при неполной информации о состоянии объекта возмущений // Изв. Ан СССР. Техническая кибернетика. – № 6. – 1972. – С. 188-199.

Ульянов С.В., Добрынин В.Н., Нефёдов Н.Ю., Петров С.П., Полунин А.С., Решетников А.Г. Генетические и квантовые алгоритмы. Ч.1: Инновационные модели в обучении // Системный анализ в науке и образовании: электрон. науч. журнал. – 2010. – №3. – [Электронный ресурс]. URL: http:/www.sanse.ru/archive/17. –0421000111030.

Ульянов С.В. Робастные интеллектуальные системы управления: системный и структурный анализ // Нечеткие системы и мягкие вычисления. – Т. 3. – № 2. – 2008. – С. 15-31.

Филлипс Ч., Харбор Р. Системы управления с обратной связью. – М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2001. – С. 616.

QSCoptimizer.com [Электронный ресурс]. URL: http://qcoptimizer.com/.