• русский
    • English
  • русский 
    • русский
    • English
    Просмотр элемента 
    •   Главная
    • Научные журналы
    • Журнал СФУ. Техника и технологии. Journal of SibFU. Engineering & Technologies
    • Техника и технологии. Engineering & Technologies. 2017 10 (4)
    • Просмотр элемента
    •   Главная
    • Научные журналы
    • Журнал СФУ. Техника и технологии. Journal of SibFU. Engineering & Technologies
    • Техника и технологии. Engineering & Technologies. 2017 10 (4)
    • Просмотр элемента
    JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

    Сравнительный анализ методов адаптации параметров регулятора системы управления робота-манипулятора

    Скачать файл:
    10_Galemov.pdf (1.083 МБ)
    URI (для ссылок/цитирований):
    https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/33453
    Автор:
    Галемов, Р.Т.
    Масальский, Г.Б.
    Galemov, Ruslan T.
    Masalsky, Gennadiy B.
    Дата:
    2017-06
    Журнал:
    Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies;2017 10 (4)
    Аннотация:
    При действии внутренних и внешних неконтролируемых воздействий управление многозвенным манипулятором требует постоянной адаптации регулятора. Предложены методы адаптации классического ПИД-регулятора на основе алгоритма поисковой оптимизации, а именно симплексного инвариантного метода. Структура предложенных алгоритмов совпадает со структурой известных алгоритмов на основе искусственных нейронных сетей. Рассмотрены две конфигурации адаптивного ПИД-регулятора: в первой осуществляется непосредственная настройка коэффициентов; во второй в функции ошибки слежения формируется дополнительное воздействие, которое суммируется с выходом ПИД-регулятора. В работе в качестве объекта управления использован двухзвенный робот- манипулятор с нагрузкой в схвате. Представлено сравнение траекторий движения робота с применением различных адаптивных регуляторов на основе нейронных сетей и симплексного инвариантного метода. Приведены результаты управления манипулятором с постоянной и переменной нагрузкой, определены зоны эффективного применения предложенных алгоритмов адаптации. Математическое моделирование показало, что предлагаемый метод эффективно решает задачи адаптации в условиях дрейфа параметров робота- манипулятора
     
    In case of action of internal and external uncontrollable influences the control of the multi-axis robot manipulator requires continuous adaptation of the controller. The methods of adaptation of the classical PID-regulator on the basis of a direct search method, namely, the simplex invariant method are offered. The structure of the offered algorithms is similar to the structure of the known algorithms on the basis of artificial neural networks. Two configurations of the adaptive PID-regulator are considered: in the first direct setup of coefficients is carried out; in the second an additional influence which is added to the PID-regulator output is created in the function of the error of tracking. In this paper the two-link robot manipulator with loading in a gripper is used as a control object. The comparison of the paths of the movement of the robot with use of different adaptive regulators on the basis of artificial neural networks and a simplex invariant method is provided. The results of the control of the robot manipulator with a permanent and alternating load are given, zones of effective application of the offered adaptation algorithms are defined. Mathematical simulation showed that the offered method effectively solves adaptation problems in the conditions of drift of the parameters of the robot manipulator
     
    Коллекции:
    • Техника и технологии. Engineering & Technologies. 2017 10 (4) [11]
    Метаданные:
    Показать полную информацию

    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Контакты | Отправить отзыв
    Theme by 
    @mire NV
     

     


    DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
    Контакты | Отправить отзыв
    Theme by 
    @mire NV