Проектирование интеллектуальной системы управления роботомманипулятором на основе генетического алгоритма

Основное содержимое статьи

А. В. Николаева
С. П. Петров
А. А. Мишин
С. В. Ульянов

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.
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/.

Наиболее читаемые статьи этого автора (авторов)

<< < 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 > >>