Б. О. Джолдошев а из Института автоматики и информационных технологий нан кр, г. Бишкек; «Cинтез кибернетических автоматических систем с использованием эталонной модели»

Главная страница
Контакты

    Главная страница



Б. О. Джолдошев а из Института автоматики и информационных технологий нан кр, г. Бишкек; «Cинтез кибернетических автоматических систем с использованием эталонной модели»

Скачать 28.25 Mb.


страница65/146
Дата08.01.2017
Размер28.25 Mb.

Скачать 28.25 Mb.

1   ...   61   62   63   64   65   66   67   68   ...   146

Т.Т. Оморов, У.Б. Жунушалиев, Б.О. Джолдошевтың «Стационарлық емес робасты жүйелер үшін басқару құылғысын динамикалық жобалау» кепілді динамика қағидасы негізінде стационарлық емес робасты жүйелер үшін басқару құылғысын синтездеудің жаңа әдісі қсынылған.



Annotation

In this article of T.T. Omorov, U.B. Zhunushaliev, B.O. Dzholdoshev «Dynamic Designing of the actuation device for non-stationary робастной systems» the new approach to synthesis of control systems by linear non-stationary multidimensional objects on the basis of a principle of guaranteed dynamics [1] is developed. The approach allows to define parametres of regulator САУ under initial engineering requirements to accuracy and speed of projected system.



МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ РОБОТОВ В MATLAB
С.Т. Садыкова
ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, г. Астана, ул. Мунайтпасова, 5, 001008.

E-mail: sadykova_salta@mail.ru


Введение. Ро́бот (чеш. robot) – автоматическое устройство с антропоморфным действием, которое частично или полностью заменяет человека при выполнении работ в опасных для жизни условиях или при относительной недоступности объекта [1]. Робот был создан для изучения процессов управления в сложной окружающей среде в реальном масштабе времени. Все функции, которые должен выполнять робот, можно разделить на три класса: решение задачи, восприятие, моделирование. Система управления робота, осуществляющая решение задач, использует записанную в модели информацию для планирования и расчёта последовательности действий. По мере изменения внешней среды активными действиями самого робота или по другим причинам модель должна преобразоваться с целью запоминания этих изменений. Кроме того, в модель должна добавляться новая, текущая информация о внешней среде, которую робот приобретает в процессе её познания [6].
§ 1. Классификация роботов
Роботы бывают трех разновидностей (трех поколений): с жесткой программой действия (манипуляционные роботы); управляемые человеком- оператором (адаптивные роботы); с искусственным интеллектом (интегральные роботы).

Первая разновидность роботов точно выполняет команды, заложенные в устройство для выполнения конкретной, например, вспомогательной операции (загрузка оборудования, снятие детали). При изменении же, например, расстояния до станка необходимо заново переделать программу и заново “обучить” робота.

Вторая разновидность роботов получает команды от человека оператора, например, при выполнении операций с радиоактивными веществами. Команды от человека робот получает с помощью биотоков (биотехнические роботы). Примером биотехнического робота может служить луноход.

Третья разновидность – роботы с искусственным интеллектом или интегральные роботы, имеющие ЭВМ с большим набором программ. Эти устройства воспринимают информацию об окружающей среде (температуру, расстояние, рельеф, форму), обрабатывают ее в соответствии с набором имеющихся программ и принимают соответствующее решение.

Общепринято мнение, что интеллектуальный робот обладает т.н. моделью внешнего мира или внутренней средой, что позволяет роботу действовать в условиях неопределенности информации ([Попов и др., 1976]). В том случае, если эта модель реализована в виде базы знаний, то целесообразно, чтобы эта база знаний была динамической. При этом коррекция правил вывода в условиях меняющейся внешней среды естественным образом реализует механизмы самообучения и адаптации.
§ 2. Интеллектуальные роботы
Если отойти от подобного «перечислительно-функционального» определения интеллектуальных роботов, то останется лишь два более или менее конструктивных определения. Первое заключается в том, что интеллектуальный робот – это робот, в состав которого входит интеллектуальная система управления. Тогда достаточно только выбрать определение интеллектуальной системы (ИС). Например, определить ИС как компьютерную систему для решения задач, которые или не могут быть решены человеком в реальное время, или же их решение требует автоматизированной поддержки, или же их решение дает результаты сопоставимые по информативности с решениями человека ([Финн, 2004a], [Финн, 2004b]).

Кроме того, среди прочего подразумевается, что задачи, решаемые ИС не предполагают полноты знаний, а сама ИС должна обладать способностями: к упорядочению данных и знаний с выделением существенных параметров; к обучению на основе позитивных и негативных примеров, к адаптации в соответствии с изменением множества фактов и знаний и т.д. ([Финн, 2004b])

Другим, менее формальным, определением интеллектуальности робота может быть способность системы решать задачи, сформулированные в общем виде. Это определение является, не смотря на свою «слабость», достаточно конструктивным, по крайней мере, для того, чтобы определить «степень интеллектуальности» робота.

Итак, несмотря на множество предлагаемых критериев интеллектуальности, самым сильным остается по-прежнему требование, согласно которому роль человека при взаимодействии с ИР должна свестись лишь к постановке задачи.


2.1. Архитектура интеллектуальных роботов
На сегодняшний день считается, что в состав интеллектуального робота должны входить:

Исполнительные органы – это манипуляторы, ходовая часть и др. устройства, с помощью которых робот может воздействовать на окружающие его предметы. Причем по своей структуре это сложные технические устройства, имеющие в своем составе сервоприводы, мехатронные части, датчики, системы управления. По аналогии с живыми организмами это руки и ноги робота.

Датчики – это системы технического зрения, слуха, осязания, датчики расстояний, локаторы и др. устройства, которые позволяют получить информацию из окружающего мира.

Система управления – это мозг робота, который должен принимать информацию от датчиков и управлять исполнительными органами. Эта часть робота обычно реализуется программными средствами. В состав системы управления интеллектуального робота должны входить следующие компоненты:

Модель мира – отражает состояние окружающего робот мира в терминах, удобных для хранения и обработки. Модель мира выполняет функцию запоминания состояния объектов в мире и их свойств.

Система распознавания – сюда входят системы распознавания изображений, распознавания речи и т.п. Задачей системы распознавания является идентификация, т.е. «узнавание» окружающих робот предметов, их положения в пространстве. В результате работы компонентов системы распознавания строится модель мира.

Система планирования действий – осуществляет «виртуальное» преобразование модели мира с целью получения какого-нибудь действия. При этом обычно проверяется достижимость поставленной цели. Результатом работы планирования действий является построение планов, т.е. последовательностей элементарных действий.

Система выполнения действий – пытается выполнить запланированные действия, подавая команды на исполнительные устройства и контролируя при этом процесс выполнения. Если выполнение элементарного действия оказывается невозможным, то весь процесс прерывается и должно быть выполнено новое (или частично новое) планирование.

Система управления целями – определяет иерархию, т.е. значимость и порядок достижения поставленных целей.

Важными свойствами системы управления является способность к обучению и адаптации, т.е. способность генерировать последовательности действий для поставленной цели, а также подстраивать свое поведение под изменяющиеся условия окружающей среды для достижения поставленных целей [2]. Изучение современных интеллектуальных роботов позволило развивать архитектуру их систем управления, состоящих из двух частей. Первая часть (динамическая система управления тела) предназначена для контроля многочисленных частей тела робота вместе с его механическими компонентами включая движения в пространстве и манипуляции (навыки движения). Например, он может осуществить контроль над механизмами робота с кинематическим и динамическим комплексом, чтобы обеспечить устойчивую ходьбу двуногого, устойчивый полет летающих, устойчивое плавание как рыба. Вторая часть (система управления поведения) предназначена для контроля навигации робота и различного поведения, планирования траектории, используя интегрированную информацию от органов зрения, слухового аппарата, распределенной осязательной системы так же как от каналов коммуникации с GPS, Интернетом, другими роботами или людьми. У современных интеллектуальных роботов может быть сложная исполнительная часть. Так, современный гуманоидный робот включает до 36 степеней свободы, которые необходимы для выполнения ходьбы на двух ногах и манипуляций двумя руками. Это включает интегрированную систему датчика, разрешающую выполнить сложные операции. Поэтому у системы управления для этого должно быть несколько уровней контроля.


2.2. Технологии ИИ для интегральных роботов
Нечеткая логика находит применение, в основном, на нижнем уровне для управления конкретными устройствами. Методы нечеткой логики позволяют заменить решение дифференциальных уравнений для задач управления менее ресурсоемкими логическими методами нечеткого вывода.

Нейронные сети изначально были хорошо приспособлены для задач классификации. Первая модель перцептрона решала именно эту задачу. Именно поэтому наиболее широкое применение нейронные сети находят в системах распознавания образов. Ведутся попытки создания на базе однородных нейроподобных структур систем выбора действий интеллектуальных роботов. Возможно применение нейронных сетей для управления манипуляторами [9] – [Ротштейн, 1999].



В современном мире любой выпускаемый робот обладает цифровой моделью, которая может пользоваться для виртуального проектирования и моделирования роботизированной ячейки, эргономического анализа, а также для решения других задач, характерных для современных систем цифрового производства [2]. Соответственно существует актуальность создания робота в виртуальной среде как механизма, обладающего геометрией и, как минимум, кинематическими параметрами.
Заключение. Для проектирования и анализа механических систем (к примеру, различных кинематических цепей) в рамках программной системы MatLab сущестует пакет SimMechanics – расширение модуля Simulink для физического моделирования. Пакет SimMechanics содержит набор инструментов для задания параметров кинематических звеньев механической системы (масса, моменты инерции, геометрические параметры), кинематических ограничений, локальных систем координат, способов задания и измерения движений. SimMechanics позволяет создавать модели механических систем подобно другим Simulink-моделям в виде блок-схем. Встроенные дополнительные инструменты визуализации Simulink позволяют получить упрощенные изображения трехмерных механизмов, как в статике, так и в динамике [3]. Модуль Simulink позволяет визуализировать движения моделируемой механической системы. В качестве примера на Matlab 6.0 рассмотрены моделирование манипуляторов, обладающих двумя и тремя степенями свободы.

Литература:


  1. [Макаров и др., 2003] Макаров И.М., Топчиев Ю.И. Робототехника: история и перспективы. – М.: Наука, Издательство МАИ, 2003.

  2. [Мобильные роботы] Фестиваль "Мобильные роботы" в МГУ. http:// www.robot.ru

  3. [Охоцимский и др., 2000] Охоцимский Д.Е., Павловский В.Е., Плахов А.Г., Туганов А.Н. Моделирование игры роботов-футболистов и базовые алгоритмы управления ими. // Искусственный интеллект. – № 3, 2000.

  4. [Поспелов, 1988] Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. – М.: Наука, 1988.

  5. [Попов и др., 1976] Попов Э.В., Фридман Г.Р. Алгоритмические основы

интеллектуальных роботов и искусственного интеллекта. – М: Наука, 1976.

  1. [Попов и др., 1990] Попов Е.П., Письменный Г.В. Основы робототехники: Введение в специальность. – М.: Высшая школа, 1990.

  2. [Финн, 2004a] Финн В.К. Искусственный интеллект: Идейная база и основной продукт, 9-я национальная конференция по искусственному интеллекту. Труды конференции. – Т.1. – М.: Физматлит, 2004.

  3. [Финн, 2004b] Финн В.К. Об интеллектуальном анализе данных // Новости искусственного интеллекта. – № 3, 2004.

  4. [Ротштейн, 1999] Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. – Винница: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 1999. – 320 с.


Аңдатпа

Еуразия ұлттық университетінің физика-техниқалық факультетінің Жүйелік талдау мен басқару кафедрасының «Автоматтандыру және басқару» мамандығының магистранты Салтанат Тоқтарханқызы Садықованың «MatLab ортасында интегралдық роботтың нобайын жасау» мақаласы осы кафедраның профессоры Д.Ә. Әубәкірдің ғылыми жетекшілігімен жазылды. Интегралды роботтың дамуы қазіргі уақытта көп қызығушылық туғызуда. Интегралды роботтың зерделі басқару жүйесінің нобайын жасау өте маңызды іс. Модель жасау нәтижелерді алдын ала қарап шығу үшін мүмкіндік береді. MatLab ортасында интегралдық роботтардың нобайын жасау үшін бар мүмкіндік бар.



Annotation

In the article of Saltanat Tohtarhankyzy Sadykova "Modelling of the integral robot on Matlab" is written by the student of a speciality "Automation and control" chairs of the system analysis and control of physic-technical faculty of the Eurasian national university under the direction of the Professor Aubakir D.A. Development of intellectual robots is discussed. Architecture of intelligent robot control system is proposed. Modeling is very important for studying of integrated robots, allows doing preliminary viewing of results. MatLab has all means and possibilities for creation of functional models of robots.

УДК 622.232.8.72

ДИНАМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГОРНОГО ВЫЕМОЧНОГО МАНИПУЛЯТОРА С ПРИМЕНЕНИЕМ УРАВНЕНИЙ

НЬЮТОНА-ЭЙЛЕРА

К.С. Шоланов*, Т.Е. Ермеков**, М.И. Арпабеков**
*Казахский Национальный технический университет им. К. Сатпаева,

**Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева


Введение. Наиболее эффективным в вычислительном плане при динамическом анализе является, метод Ньютона-Эйлера использующий рекуррентные формулы и выражения в матричной форме записанные в локальной системе координат связанной со звеном. Метод Ньютона-Эйлера применяется в основном для определения усилий развиваемых приводами при заданном законе движении.
§ 1. Кинематика и динамика выемочного манипулятора ВМФ-6
Исследуемый горный выемочный манипулятор ВМФ-6 состоит из соединительного звена с рабочим органом – резцовой коронкой и двух исполнительных механизмов составленных из стержневой функциональной коронки (СФГ). Динамический анализ ВМФ-6 начинается с выходного звена, т.е. соединительного звена с телескопической стрелой с резцовой коронкой [1-3].

Соединительное звено рассматриваемых выемочного манипулятора ВМФ-6, как правило, составлено из двух тел имеющих возможность поступательного перемещения относительно друг друга. Для системы состоящей из совокупности указанных тел, силы реакции между телами соединительного звена, а также усилия привода резцовой коронкой будут внутренними силами.

В расчетной схеме силового анализа (рис. 1) принято, что соединительное звено в точке А соединено с последним звеном первого СФГ с помощью шарового шарнира, а в точке В соединено со вторым СФГ с помощью шарового шарнира с пальцем.

C соединительным звеном свяжем систему координат BXcYcZc с началом в точке В. При этом ось ВZс направляется по оси соединительного звена. Кроме того выбираем вспомогательную систему координат СXcxYcxZcx, связанную со схватом и с началом в точке С и осями, параллельными одноименным осям системы координат BXcYcZc. Выбор дополнительной вспомогательной системы координат обусловлен необходимостью определения сил инерций и моментов от сил инерций резцовой коронки в системе координат, связанной непосредственно со пластом угля.



На рисунке 1 через Sc обозначен центр масс соединительного звена без схвата. Принято, что центр масс схвата совпадает с точкой С – центром резцовой коронки. На систему тел, состоящую из резцовой коронки и соединительного звена, действуют следующие активные силы: с=mс,сx=mcx – силы тяжести соответственно соединительного звена и резцовой коронки; – совокупная сила, действующая извне на резцовую коронку горного автоматического выемочного манипулятора. Следует отметить, что природа силы может быть различной в зависимости от выполняемых функций горного автоматического выемочного манипулятора. Эта сила и закон её изменения должны быть заданы. В нашем случае предполагается, что горный автоматический выемочный манипулятор ВМФ-6 переносит груз массой mг, поэтому =mг.

На рисунке 1 не показаны силы, действующие на соединительное звено, пласт угля. Однако показаны точки приложения сил тяжести, т.е. центры масс тел, из которых составлено соединительное звено.



Ранее отмечалось, что соединительное звено может иметь различную конструкцию. Так, например захватное устройство может быть расположено между точками А и В. В этом случае выражения, полученные ниже не изменятся, т.к. они представляют собой векторные равенства. Алгебраические выражения, полученные для конкретных случаев будут учитывать место расположения рабочего органа или, что тоже самое – выходного звена.
В cистеме координат BXcYcZc силы тяжести определяются следующим образом
. (1)

Каталог: repository -> repository2012
repository2012 -> Современные тенденции развития иноязычного образования в высшей школе
repository2012 -> Эвристическое и содержательное
repository2012 -> Общие проблемы образования
repository2012 -> Урок русского языка в 6 классе г. Р. Булегенова ( школа-лицей №15 им. Д. И. Менделеева, г. Шымкент, Казахстан ) Тема : Спряжение глаголов
repository2012 -> Вестник ену им. Л. Н. Гумилев а №1 (80) • 2011
repository2012 -> Қазақстан республикасы мәдениет және ақпарат министрлігі
repository2012 -> Преподавание языковых дисциплин в школе и вузе
repository2012 -> Сборник материалов Международной научно-практической конференции
1   ...   61   62   63   64   65   66   67   68   ...   146

  • Annotation
  • МОДЕЛИРОВАНИЕ ИНТЕГРАЛЬНЫХ РОБОТОВ В MATLAB С.Т. Садыкова ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, г. Астана, ул. Мунайтпасова, 5, 001008. E-mail: sadykova
  • § 1. Классификация роботов Роботы бывают трех разновидностей (трех поколений): с жесткой программой действия ( манипуляционные роботы
  • § 2. Интеллектуальные роботы
  • 2.1. Архитектура интеллектуальных роботов На сегодняшний день считается, что в состав интеллектуального робота должны входить: Исполнительные органы
  • Система планирования действий
  • Система выполнения действий
  • Система управления целями
  • 2.2. Технологии ИИ для интегральных роботов
  • Заключение.
  • Simulink
  • SimMechanics
  • MatLab ортасында интегралдық роботтың нобайын жасау
  • MatLab
  • ДИНАМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГОРНОГО ВЫЕМОЧНОГО МАНИПУЛЯТОРА С ПРИМЕНЕНИЕМ УРАВНЕНИЙ НЬЮТОНА-ЭЙЛЕРА
  • § 1. Кинематика и динамика выемочн ого манипулятор а ВМФ-6