Алгоритмы кинематического управления многозвенными манипуляционными роботами на основе нечёткой нейронной сети

Abstract

В статье рассмотрена возможность построения алгоритма кинематического управления для манипуляционных роботов с последовательным соединением звеньев. Предлагается построение системы управления на основе нечеткой нейронной сети. Представлены результаты экспериментальных исследований по подбору параметров нечеткой нейронной сети в соответствии с выставленным критерием оптимальности (по быстродействию) с учетом последующего итерационного уточнения методом Ньютона-Рафсона. Рассматриваются такие параметры сети как количество и тип функций принадлежности узлов, объем обучающей выборки с разным количеством подходов при обучении. Предлагается алгоритм формирования обучающей выборки для нечётких нейронных сетей с целью снижения ошибки позиционирования рабочего органа манипуляционного механизма вблизи внешней границы рабочей области. Продемонстрирована возможность адаптации алгоритмов кинематического управления путем корректировки параметров функций принадлежности в узлах сети при выполнении однотипных задач, на основе данных уточняющего алгоритма Ньютона- Рафсона. В рамках данной работы был проведен сравнительный анализ разработанного алгоритма кинематического управления с алгоритмами на основе итерационного и нейросетевого методов решения обратной задачи кинематики манипуляционного робота. Сделан вывод о повышении быстро- действия для расчетов алгоритмов кинематического управления при сохранении требуемой точности.