Дипломы, курсовые, рефераты, контрольные...
Срочная помощь в учёбе

Совершенствование электроприводов роботов на основе фаззи — регуляторов и нейронных сетей

ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

От того, насколько качественно данные позиционные электроприводы осуществляют заданные перемещения рабочих органов, зависит и качество управляемого технологического процесса. Режим позиционирования должен быть наилучшим для выполнения технологических задач. Колебания и перерегулирование в этом процессе следует минимизировать, чтобы уменьшить качание переносимого схватом робота груза. При этом… Читать ещё >

Содержание

  • Цель и задачи
  • 1. Технологические требования к электроприводу роботов
    • 1. 1. Классификация и кинематика электропривода роботов
    • 1. 2. Математическая модель механической части роботов и алгоритмы ее определения
    • 1. 3. Нагрузочные диаграммы робота
  • Выводы по главе 1
  • 2. Позиционные электроприводы с автоматическим управлением перемещением многокоординатного рабочего органа
    • 2. 1. Характеристика выделенной группы позиционных электроприводов
    • 2. 2. Методика синтеза классического фаззи-регулятора положения для позиционного электропривода
    • 2. 3. Синтез фаззи-регулятора для многокоординатного электропривода с переменными параметрами механической части
    • 2. 4. Применение нейронных сетей для синтеза фаззи-регулятора
  • Выводы по главе 2
  • 3. Оптимизация траектории движения робота
    • 3. 1. Возможные траектории движения робота
    • 3. 2. Применение нейронных сетей для выбора оптимальной траектории робота
  • Выводы по главе 3
  • 4. Эксперементальные исследования систем управления электроприводом промышленного робота
    • 4. 1. Разработка эксперементального стенда
    • 4. 2. Анализ результатов экспериментального исследования
    • 4. 3. Реализация выбора траектории движения на основе нейронных сетей на языке высокого уровня С++
  • Выводы по главе 4

Совершенствование электроприводов роботов на основе фаззи — регуляторов и нейронных сетей (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

В современном промышленном производстве и научных исследованиях в связи с ростом необходимости автоматизации технологических процессов и замены человека в опасных для него условиях работы широкое применение находят роботы. В большинстве случаев под роботом подразумеваются программно-управляемые автоматические манипуляторы, выполняющие рабочие операции со сложными пространственными перемещениями [10].

Основные задачи роботов перемещение массивных или крупногабаритных грузов, точная сварка, покраска, сортировка продукции и т. п. действия.

Несмотря на внешнее разнообразие задач, выполняемых роботами, все они сводятся к перемещению схвата из начальной в заданную точку рабочей зоны. Перемещение может выполняться по различным траекториям с учётом известных ограничений по моменту, скорости и конструктивных особенностей робота.

При выполнении технологической задачи меняется конфигурация робота. Учитывая взаимовлияния звеньев робота, многосвязанные электроприводы роботов характеризуются переменными моментом инерции и моментом статической нагрузки. Это создает проблему при оптимизации контура положения.

Многие роботы питаются от автономных источников питания, например, аккумуляторных или солнечных батарей. В связи с ограниченностью ресурсов таких источников питания, требуется при их применении решать задачи по снижению потребляемой энергии.

Управление роботом с заданной точностью и с учетом ограниченности ресурсов источника питания требует решения ряда актуальных задач:

— определения математических моделей механической части роботов;

— разработки регулятора положения, способствующего отработке перемещения с заданной точностью при изменении параметров механической части;

— разработки методики и средств, обеспечивающих минимизации расходов энергии при высоком быстродействии привода робота.

Как правило, число степеней подвижности манипулятора более пяти и вывод уравнений движения для таких систем представляется достаточно сложным. Более того, выражения уравнений движения получаются очень громоздкими и при ручном их выводе легко допустить ошибку, цена которой при анализе динамических и энергетических характеристик может оказаться очень высокой. Поэтому понятна необходимость разработки программ символьных вычислений для вывода уравнений движения робота, что позволит с помощью вычислительной техники получить математическую модель робота с высокой сложностью взаимосвязи его механизмов.

Для управления роботом, в современных технологиях находят всё большее применение интеллектуальные системы управления, среди которых имеют место и системы фаззи-управления (СФУ) верхнего технологического уровня. Достоинство СФУ — возможность аппроксимации системы любой сложности с помощью алгоритмов нечеткой логики. Поэтому для управления системами с высокой сложностью математической модели их описывающих или с неполной информацией об объекте управления оптимальными являются нечеткие методы управления, которые позволяют сформулировать на логической основе необходимые алгоритмы управления при многих входных переменных. Это позволит повысить качество автоматизированного технологического процесса таких систем.

В робототехничесьсих установках, требуемые перемещения должны выполняться соответствующими позиционными электроприводами в автоматическом режиме. Данная группа электроприводов может осуществлять операции типа перемещения готовой продукции по определенной ранее траектории.

Методы управления с применением методов нечеткой логики имеют несколько недостатков: противоречивость правил из-за недооценки эксперта и отклонение функции принадлежности от оптимального варианта, т. к. они 5 составляются субъективно. Устранения этих недостатков возможно на основе нейронных сетей, которые для привода роботов применяются не часто из-за отсутствия практических рекомендаций.

От того, насколько качественно данные позиционные электроприводы осуществляют заданные перемещения рабочих органов, зависит и качество управляемого технологического процесса. Режим позиционирования должен быть наилучшим для выполнения технологических задач. Колебания и перерегулирование в этом процессе следует минимизировать, чтобы уменьшить качание переносимого схватом робота груза. При этом позиционирование должно выполняться с требуемой точностью и с высоким быстродействием, чтобы перемещения укладывались в технологически заданный временной интервал. Задача «обеспечить наилучшее выполнение заданного потребностями технологического процесса перемещения рабочих органов робота, а именно: получить наименьшее потребление энергии и наибольшее быстродействие при отсутствии перерегулирования и в пределах требуемой точности позиционирования» является весьма актуальной для оптимизации рассматриваемой группы позиционных электроприводов по технологическому признаку.

Для электроприводов роботов и позиционных устройств находят применение типовые структуры системы управления с параболическим регулятором положения и фаззи-регуляторы с двумя входными переменными[11]. Подобные структуры не в состоянии качественно выполнить требуемое позиционирование в условиях особенностей данных электроприводов — нелинейного и значительного реактивного момента сопротивления с повышенным моментом трогания, а также возможных изменений моментов нагрузки и инерции, связанных с изменением конфигурации робота.

Адаптивное управление с традиционными регуляторами применительно позиционному электроприводу (ПЭП) с изменяемыми моментами нагрузки и инерции рабочего органа робота может оказаться весьма сложным по алгоритму и трудно стабилизируемым [17].

Системами управления электроприводами промышленных роботов (ПР) занимались акад. Макаров И. М., чл-корр,., Попов Е. П. Юревич Е. И и др.

Фаззи — регуляторами ПЭП занимались Борцов Ю. А., Постников В. Г., Шестаков В. М., Коротков А. В. и др.

Попытки применения фаззи-регуляторов для электроприводов роботов показали ограниченность возможностей таких регуляторов.

Представляется, что сформулированные выше задачи оптимизации для выделенных электроприводов более эффективно можно решать с применением следующих приемов:

— привязки систем координат к валам двигателей робота при получении его математической модели, способстгующей улучшению условий управления хоботомка ссновс прямого фаззи-управления з контуре положения, реагирующего, на изменение в широко?! диапазоне момента инерции и позволяющего достаточно просто на логическом уровне получить необходимый для оптимизации алгоритм;

— применения нейронных сетей для обучения фаззи-регулятора с цельюспрззки параметров и устранения недостатков, введенных экспертом человеком'.

— выбор оптимальной траектории схвата робота с применением нейронных' сетей, обеспечивающий снижение электрических затрат.

Холь скоро для верхнего уровня управления рассматриваемых технологических установок используется фаззи-контроллер, то оказывается практически целесообразным с целью получения единообразной элементной базы управления возложить на этот контроллер и задачу нижнего уровня управления <�г:оз2.тдионнь1Х1 электроприводов, Таким. образом, задачу оптимизациигеге-аной группы позиционных электроприводов по технологическому гФязс.-^и/.-.^а оскозе, .фа^к-контроллздг.д-!, кздронных сетей >мощ?<? считать н /Р&геь диссертационно-! работы — Разработка и совершенствование систем управления электроприводом роботов с изменяющимися в широком диапазоне т^ршетрами механической части на основе фаззи-регуляторов и нейронных сетей 7 с целью повышения качества работы привода при минимизации его электрических потерь.

Для достижения данной цели решались следующие задачи:

1 — создание математической модели робота;

2 — разработка регулятора положения с применением методов нечеткой логики;

3 — формирование оптимальной траектории перемещения с применением нейронных сетей;

4 — разработка схем управления и программного обеспечения для реализации разработанных алгоритмов;

5 — экспериментальное исследование разработанных способов управления на промышленном роботе ТУР-10.

Основные результаты и выводы заключаются в следующем:

1. На основе уравнений Лагранжа второго рода разработана методика автоматического вывода уравнений, описывающих модель механической части робота в пакете символьных вычислений МАРЬЕ-10. Полученные по этой методике уравнения позволяют оценивать искажения нагрузочных диаграмм двигателей вследствие возникающих при сложном движении кориолисовых моментов и центробежных сил, увеличивающих потери энергии. Обоснована необходимость создания современных систем управления электроприводами роботов на основе фаззи-управления и нейронных сетей.

2. Разработаны математические модели различных вариантов реализации регуляторов положения (параболический, фаззи-регуляторы с двумя и тремя входными переменными и одной выходной, фаззи-регулятор на основе нейронной сети), которые реализованы в пакете МаЙаЬ (8шш1шк). Сравнительный анализ показателей качества регулирования при использовании таких регуляторов показывает, что применение фаззи-регулятора с тремя входными переменными приемлемо для многокоординатного электропривода роботов и обучение фаззи-регулятора позволяет устранить ошибку позиционирования и уменьшить перерегулирование по сравнению с необученным ФР.

3. На основе полученной математической модели манипулятора робота оценены возможности выбора оптимальной траектории движения по двум критериям (быстродействие, энергия потерь) с учетом влияния факторов (масса переносимого груза, скорость перемещения, угол поворота и радиус перемещения).

4. Разработана нейронная сеть, позволяющая формировать оптимальные траектории движения при заданных значениях начальных и конечных координат перемещения с учетом приоритетов быстродействия и потерь энергии.

5. Разработан эволюционный способ для построения и обучения нейронной сети, оптимальной по точности позиционирования и энергии потерь.

6. Разработана лабораторная установка на базе ПР ТУР-10 и микропроцессорного контроллера для экспериментальных исследований возможностей управления электроприводом робота. Экспериментально подтверждены алгоритмы с использованием фаззи-регулятора и нейросетевого подхода для управления многокоординатным роботом, полученные расхождения между эталонными теоретическими и экспериментальными траекториями минимальны.

Заключение

.

Диссертация представляет собой законченную научно-исследовательскую работу, в которой решена важная актуальная задача по разработке и совершенствованию системы управления электроприводом роботов с изменяющимися в широком диапазоне параметрами механической части на основе фаззи-регуляторов и нейронных сетей с целью повышения качества работы привода при минимизации его электрических потерь.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В. П. Круглов B.B. MATLAB 6.5 sp 1/7/7 spl/7 sp2 Simulink 5/6.
  2. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. — М.:СОЛОН -Пресс, 2006.456с.: ил.
  3. И.Ю.Балабан, Г. К. Боровин, В. В. Сазонов, «Язык программирования правых частей уравнений движения сложных механических систем», Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша РАН, N 62, 1998, 22 с.
  4. Н.Ф. Моделирование в технике: учеб. Пособие для вузов.- М.: Издательство МЭИ, 2004.-84с.
  5. Ключев В. И. Теория электропривода: Учеб. для вузов.-2-e изд. Перераб. И доп. -М.: Энергоатомиздат, 2001.-704с. :ил.
  6. В. И. Смирнов Д. А. нейронные сети и их применение в системах управления и связи.- М.: Горячая линия- телеком, 2003. -94с.
  7. B.C. Лакота H.A. Динамика систем управления манипуляторами, 1. М.,
  8. Энергия", 1971. 304с. с илл.
  9. М. А. Акинфиева Л.Ю. Бойчук О. Ф. Теоретическая механика. Динамика: учебник/ под общ. Ред. М. А Павловского.- К.: Выщ шк., 1990.-480с.:ил.
  10. Д.Ю., «Алгоритмы синтеза и численного интегрирования уравнений движения систем тел с большим числом степеней свободы», VIII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике, Пермь, 2001, с. 490.
  11. Е.П. Управление роботами-манипуляторами. Изв. АН СССР, Техн. киберн., 1974, N 6, с.51−56.
  12. В.Г. Фаззи-регулятор электропривода механизма перемещения груза на маятниковой подвесе. // Тр. МЭИ (ТУ). Вып. 680, М.: Издательство МЭИ, 2004.
  13. В.Г. Реализация алгоритмов систем управления позиционных электроприводов на фаззи-контроллере. // Тр. МЭИ (ТУ). Вып. 681, М.: Издательство МЭИ, 2005
  14. Д., Пилиньский М., Рутковский J1. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. — М.: Горячая линия Телеком, 2004. — 452 е.:
  15. Ю. М. Электроприводы промышленных роботов. -М .: Энергоатомиздат, 1990.-176с. :ил.
  16. В.М., Владимирова Е. С. Некоторые аспекты применения фаззи-управления в электроприводах.// Электричество. 1999, № 9.
  17. В.М. Алгоритмы фаззи-регуляторов в электротехнических системах.// Электричество. 2001. № 12.
  18. Терехов В. М Осипов О. И Системы управления электроприводов. М.: издательский центр «Академия», 2005.-304с.
  19. В.М. Фаззи-логика в электротехнике.// Электричество. 2000. № 11.
  20. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника.- М.: Мир, 1989.
  21. Хайкинг, Сфймон, Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. -М.: ООО «И.Д. Вильяме», 2006.- 1104 с.:ил -Парал. тит. англ.
  22. Чёрных И.В. SIMULINK: среда создания инженерных приложений/ Под общ. Ред. к.т.н. Потемкина. -М: ДИАЛОГ-МИФИ, 2003.-496С.
  23. Castelain J. M, Bernier D. A new program based on the hipercomplex theory for automatic generation of the direct differential model of robot manipulators. Mech. mach, theory, vol. 25, N 1, 1990, c.69−83.
  24. Dapper, R. Maafl, V. Zahn, R. Eckmiller, Neural Force Control (NFC) Applied to Industrial Manipulators in Interaction with Moving Rigid Objects, Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Robotics & Automation, Leuven, Belgium, May 1998.
  25. Denavit J, Hartenberg R.S. A kinematic notation for lower-pair mechanisms based on matrices., J. Appl. Mech., 77, 1955, c.215−221.
  26. Hollerbach J. A recursive Lagrangian formulation of manipulator dynamics and comparative study of dynamic complication complexity. IEEE Trans, on SMC, SMC-10, No 26, 1980, c.730−736.
  27. Kahn M.E., Roth B. The near-minimum-time control of open -loop articulated kinematic chains, ASME J. of Dynam Syst, Measur. and Countr., vol. 93, 1971, c.164−172.
  28. Kenneth O. Stanley, Risto Miikkulainen, Department of Computer Sciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78 712, USA.
  29. Lin C.-T., Lee G. C. S., Reinforcement structure/parameter learning for neural-network-based fuzzy control systems, IEEE Transactions on Computers, February 1994, vol. nr 1.
  30. Mahil S. On the application of Lagrange’s method to the description of dynamic systems. IEEE Trans, on SMC, vol SMC-12, N 6, 1982.
  31. Renaud N. An efficient iterative analytical procedure for obtaining a robot manipulator dynamic model. Proc. of Firstlnt. Symp. of Rob. Research, Bretton Woods, New Hampshire, USA, 1983.
  32. Thomas M, Tesar D. Dynamic modeling of serial manipulator arms. Trans, of ASME, vol. 104, Sept, 1982, c.218−228.
  33. Uicer J.J. Dynamic force analysis of spatial linkages, ASME J. of appl. mech., June, 1967, c.418−424.
  34. Vukobratovic M, Kircanski N, Real-time dynamics of manipulation robots, Springer-Verlag, 1985.
  35. Vukobratovic M., Stepanenko Y. Mathematical model of general anthropomorphic systems. Math Biosciences, Vol.17, 1973, c.191−242.
  36. Vukobratovic M, Potkonjak V. Contribution to automatic forming of active chain models via Lagrangian form. J of Appl. Mech., N 1, 1979.
Заполнить форму текущей работой