Аннотация

Аннотация: Построение многосвязной системы управления манипуляционным роботом, основанной на решении его обратной задачи динамики, является эффективным подходом к устранению взаимовлияний степеней подвижности. Один из главных факторов, ограничивающих его применение, заключается в высокой вычислительной сложности, связанной со значительной степенью нелинейности динамической модели манипулятора. В этой связи можно говорить об актуальности применения интеллектуальных подходов обработки знаний, способных обеспечивать аппроксимацию нелинейных функций многих переменных. Задачи такого рода эффективно решаются нейро-нечеткими системами, из которых наибольшее распространение на сегодняшний день получили адаптивные нейро-нечёткие системы вывода (АННСВ, ANFIS). Настоящая работа посвящена построению на их основе многосвязной системы управления манипуляционным роботом. В качестве объекта управления рассматривается трехзвенный манипулятор с кинематикой типа PUMA (Programmable Universal Manipulation Arm), поскольку данная кинематика получила широкое распространение в промышленной робототехнике. На основе аналитических данных выполнено обучение десяти ANFIS-структур, которые в совокупности аппроксимируют решение обратной задачи динамики рассматриваемого манипулятора. В работе представлено два типа многосвязных систем управления: с прямой динамической компенсацией взаимовлияний степеней подвижности и с линеаризацией объекта с помощью обратной связи. Аппроксимация решения обратной задачи динамики, требуемого в обоих системах, обеспечивается реализованными ANFIS-структурами. Произведено сравнение разработанных нейро-нечетких систем управления с системой на базе пропорционально-интегрально-дифференциальных регуляторов (ПИД-регуляторов). В среде математического моделирования проведены экспериментальные исследования по оценке ошибки слежения при отработке заданной траектории. Согласно полученным результатам, прямая динамическая компенсация позволила добиться десятикратного, а линеаризация обратной связью тысячекратного повышения точности по сравнению с системой управления на базе ПИД-регуляторов.