- •Технические нервные системы Обучаемые системы управления со зрением для промышленных роботов
- •Оглавление
- •Введение
- •1. Аналитический обзор информационно-управляющих систем промышленных роботов
- •1.1. Современное состояние систем управления роботами, использующих процедуру обучения
- •1.2. Принципы функционирования обучаемых систем управления (технических нервных систем)
- •Павлов Иван Петрович (1849-1936)
- •Пуанкаре (Poincare) Жюль Анри (1854-1912)
- •1.3. Сравнительный анализ адаптивных управляющих систем управления с распознаванием образов и обучаемых систем управления
- •1.4. Анализ вопросов аппаратной реализации систем управления роботами
- •2. Моделирование обучаемых систем управления
- •2.1. Математическое моделирование процесса обучения обучаемой системы управления
- •2.1.1. Алгоритм обучения обучаемой системы управления
- •2.1.2 Алгоритм расчета рецепторных долей сигнала управления
- •2.1.3. Условие сходимости процесса обучения
- •2.2. Закономерности процесса обучения, выявленные с помощью его математической модели
- •2.2.1. Закономерности процесса обучения системы управления для двух ситуаций обучаемой выборки
- •2.2.2. Закономерности процесса обучения системы управления при последовательном предъявлении ситуаций
- •2.2.3. Обучение с масштабированием подобных ситуаций
- •2.2.4. Влияние заданной точности выходных сигналов на продолжительность обучения
- •2.2.5. Влияние отличительности образов ситуаций обучаемой выборки на продолжительность обучения
- •2.2.6. Влияние порядка предъявления ситуаций обучаемой выборки на продолжительность обучения
- •Первый вариант обучения:
- •Второй вариант обучения:
- •2.2.7. Влияние способа дробления входной информации на продолжительность обучения
- •1 Вариант.
- •2 Вариант.
- •2.3. Имитационное моделирование обучения системы управления решению некоторых задач
- •2.3.1. Имитационное моделирование процесса обучения поиску заданного предмета
- •2.3.2. Имитационное моделирование процесса обучения воспроизведению образов
- •2.3.3. Имитационное моделирование процесса обучения распознаванию образов (ситуаций)
- •3. Схемные решения обучаемых систем управления
- •3.1. Командные рецепторы обучаемой системы управления
- •3.2. Обучаемая система управления с внутренними обратными связями
- •3.3. Деление рецепторов обучаемой системы управления на группы
- •3.4. Обучаемая система управления с парными рецепторами
- •3.5. Распределитель выходных сигналов обучаемой системы управления
- •4. Исследование обучаемой системы управления, установленной на робот тур-10к
- •4.1. Выбор параметров обучаемой системы управления для промышленного робота тур-10к
- •4.2. Методика обучения робота тур-10к с обучаемойсистемой управления со зрением поиску заданного предмета среди прочих
- •4.2.1. Разработка методики выбора ситуаций обучаемой выборки для решения задачи поиска заданного предмета
- •4.2.2. Настройка резисторной матрицы обучаемой системы управления и результат обучения
- •4.3. Свойства и особенности обучаемых систем управления, выявленные в результате исследований
- •5. Реализация обучаемых систем управления
- •5.1. Варианты физической реализации обучаемых систем управления
- •5.2. Варианты электрической реализации обучаемых систем управления
- •5.2.1. Обучаемая система управления с резисторной матрицей из подстроечных резисторов
- •5.2.2. Обучаемая система управления с резисторной матрицей, элементы которой выполнены в виде графитовых соединений
- •5.2.3. Обучаемая система управления с резисторной матрицей, элементы которой выполнены из халькогенидных полупроводников
- •5.3. Обучаемая система управления со зрением для промышленного робота pm-01 (puma)
- •6. Технический подход к проявлениям сложной нервной деятельности
- •6.1. Обучение и самообучение объекта с технической нервной системой
- •6.2. Чувства и эмоции объекта с технической нервной системой
- •6.3. Мышление объекта с технической нервной системой
Технические нервные системы Обучаемые системы управления со зрением для промышленных роботов
Буков А.А. Технические нервные системы. Обучаемые системы управления со зрением для промышленных роботов: / Липецкий государственный технический университет, Липецк, 2001. – 223 с.
В книге рассмотрены условия построения, обучения и работы обучаемых систем управления, у которых способность управлять объектом при решении требуемой задачи формируется в результате обучения. При работе этих систем процедура распознавания образов не используется. Исследован процесс обучения с помощью его математической модели. Проведены имитационные исследования возможностей обучения системы управления со зрением решению ряда задач. Разработаны схемные решения, расширяющие функциональные возможности обучаемых систем управления. Предложены варианты физической реализации обучаемых систем управления. Выявлены функциональные возможности, преимущества обучаемых систем управления и области их применения. Книга предназначена для научных и инженерно-технических работников, занимающихся исследованием, проектированием и изготовлением систем автоматического управления промышленными роботами и другими объектами. Может быть полезна студентам и преподавателям технических, педагогических и медицинских вузов.
Оглавление
Введение
1. Аналитический обзор информационно-управляющих систем промышленных роботов
1.1. Современное состояние систем управления роботами, использующих процедуру обучения 1.2. Принципы функционирования обучаемых систем управления (технических нервных систем) 1.3. Сравнительный анализ адаптивных управляющих систем с распознаванием образов и обучаемых систем управления 1.4. Анализ вопросов аппаратной реализация систем управления роботами
2. Моделирование обучаемых систем управления
2.1. Математическое моделирование процесса обучения обучаемой системы управления 2.2. Закономерности процесса обучения, выявленные с помощью его математической модели 2.3. Имитационное моделирование обучения системы управления решению некоторых задач
3. Схемные решения обучаемых систем управления
3.1. Командные рецепторы обучаемой системы управления 3.2. Обучаемая система управления с внутренними обратными связями 3.3. Деление рецепторов обучаемой системы управления на группы 3.4. Обучаемая система управления с парными рецепторами 3.5. Распределитель выходных сигналов обучаемой системы управления
4. Исследование обучаемой системы управления, установленной на робот ТУР-10K
4.1. Выбор параметров обучаемой системы управления для промышленного робота ТУР-10К 4.2. Методика обучения робота ТУР-10К с обучаемой системой управления со зрением поиску заданного предмета среди прочих 4.3. Свойства и особенности обучаемых систем управления, выявленные в результате исследований
5. Реализация обучаемых систем управления
5.1. Варианты физической реализации обучаемых систем управления 5.2. Варианты электрической реализации обучаемых систем управления 5.3. Обучаемая система управления со зрением для промышленного робота РМ-01
6. Технический подход к проявлениям сложной нервной деятельности
6.1. Обучение и самообучение объекта с технической нервной системой 6.2. Чувства и эмоции объекта с технической нервной системой 6.3. Мышление объекта с технической нервной системой
Заключение
Литература