Система управления роботом-манипулятором с использованием нейросетевых алгоритмов ограничения рабочей области схвата
DOI:
https://doi.org/10.14529/ctcr170404Ключевые слова:
робот-манипулятор, искусственная нейронная сеть, перцептрон, обучающая выборка, система управленияАннотация
Описаны состав и структура системы управления промышленным робототехническим комплексом, предназначенным для работы в герметичных камерах в условиях сильных радиационных излучений. В связи с превышением рабочей зоны манипулятора робототехнического комплекса над рабочим пространством герметичной камеры и необходимостью останова или уменьшения скорости движения при достижении зон ограничения предложено использование искусственной нейронной сети на основе перcептрона с сигмоидальной функцией активации, формирующего на выходе сигнал в диапазоне [0; 1], используемый как коэффициент передачи сигналов от внешних контуров управления и органов ручного управления манипулятором к внутренним контурам системы управления. Приведен вариант структуры системы управления, представлен способ формирования обучающих выборок нейронной сети и результаты математического моделирования работы системы управления.
Библиографические ссылки
Юревич, Е.И. Основы робототехники / Е.И. Юревич – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 416 с.
Назаров, А.В. Нейросетевые алгоритмы прогнозированиия и оптимизации систем / А.В. Назаров, А.И. Лоскутов. – СПб.: Наука и техника, 2003. – 384 с.
Application of Neural Networks and Other Learning Technologies in Process Engineering / I.M. Mujtaba, M.A. Hussain (eds.). – Imperial College Press, 2001. – 405 p.
