Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы мехатроники. Учебник для СПО
.pdf
СРЕДНЕЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ
_______________________________________________________
И.В. Абрамов, А.И. Абрамов,
Ю.Р. Никитин, С.А. Трефилов
ОСНОВЫ МЕХАТРОНИКИ
УЧЕБНИК ДЛЯ СПО
2-е издание
Рекомендовано Экспертным советом Федерального учебно-методического объединения
в системе среднего профессионального образования по укрупненной группе профессий,
специальностей 15.00.00 «Машиностроение» к использованию в образовательном процессе
образовательных организаций, реализующих программы среднего профессионального
образования в качестве основного учебного пособия по общепрофессиональной дисциплине
«Основы мехатроники» по специальности 15.02.09 «Аддитивные технологии»
и профессиональных модулей «Монтаж, программирование и пусконаладка мехатронных
систем», «Техническое обслуживание, ремонт и испытание мехатронных систем»,
«Разработка, моделирование и оптимизация работы мехатронных систем» по специальности
15.02.10 «Мехатроника и мобильная робототехника (по отраслям)»
Участник I Всероссийского конкурса
авторских публикаций и инновационного контента
«Библиотека цифрового университета»
Саратов
Профобразование
2024
УДК 621.3
ББК 32.81
О-75
Коллектив авторов Ижевского государственного
технического университета имени М.Т. Калашникова:
Абрамов И.В. — д-р техн. наук, проф.;
Абрамов А.И. — канд. техн. наук, доц.;
Никитин Ю.Р. — канд. техн. наук, доц.;
Трефилов С.А. — канд. техн. наук, доц.
Рецензенты:
Ушаков П.А. — д-р техн. наук, проф. ИжГТУ имени М.Т. Калашникова;
Шелковников Ю.К. — д-р техн. наук, проф. Института механики УрО РАН
О-75 Основы мехатроники : учебник для СПО / И.В. Абрамов,
А.И. Абрамов, Ю.Р. Никитин, С.А. Трефилов. — 2-е изд. — Саратов : Профобразование, 2024. — 179 с. — (Среднее профессиональное образование). — Текст : электронный.
ISBN 978-5-4488-1989-6
В учебнике описаны методы искусственного интеллекта
в системах управления, рассмотрены устройства управления, датчики
и интеллектуальные приводы мехатронных систем, приведены основы
диагностики мехатронных систем. Изложены перспективы развития
мехатронных систем, а также приведены примеры их разработки.
Подготовлен с учетом требований Федерального государственного
образовательного стандарта среднего профессионального образования.
Учебник предназначен для студентов, обучающихся по специ-
альности «Аддитивные технологии», изучающих дисциплину «Основы
мехатроники», по специальности «Мехатроника и мобильная робототехника (по отраслям)» изучающих профессиональные модули «Монтаж, программирование и пусконаладка мехатронных систем», «Техническое обслуживание, ремонт и испытание мехатронных систем»,
«Разработка, моделирование и оптимизация работы мехатронных систем». Издание рекомендовано Экспертным советом Федерального
учебно-методического объединения в системе среднего профессионального образования по укрупненной группе профессий, специальностей «Машиностроение».
Учебное электронное издание
ISBN 978-5-4488-1989-6 © Коллектив авторов, 2021
© ООО «Профообразование», 2024
Учебное издание
Абрамов Иван Васильевич
Абрамов Андрей Иванович
Никитин Юрий Рафаилович
Трефилов Сергей Александрович
Редактор Е.А. Копылова
Технический редактор, компьютерная верстка Г.И. Иванова
Корректор М.А. Джалая
Компьютерная верстка, обложка С.С. Сизиумовой
Подписано к использованию 17.04.2024. Объем данных 8 Мб.
ООО «Профобразование»
8-800-511-14-70 (бесплатный звонок по России)
E-mail: office@profspo.ru, sales@profobr.pro
4
СОДЕРЖАНИЕ
Введение……………….........…………..…………...…....................
6
1. Методы искусственного интеллекта
в системах управления….................................................................
8
1.1. Основные термины и определения мехатроники
и искусственного интеллекта в системах управления…............
9
1.2. Методы искусственного интеллекта….............................…
11
1.3. Экспертные системы………………………………..........…
12
1.4. Искусственные нейронные сети.………………..............….
15
1.5. Нечеткая логика……………………………......…............…
26
1.6. Генетические алгоритмы…………………………...........….
40
1.7. Регуляторы на основе нечеткой логики……..………..........
50
1.8. Регуляторы на основе нечетких нейронных сетей…...........
51
1.9. Регуляторы на основе экспертных систем…….……...........
55
1.10. Интеллектуальные гибридные системы управления…….
56
Контрольные вопросы…………………………………..............
61
2. Устройства управления мехатронных систем….....…........…
64
2.1. Иерархия управления в мехатронных системах…...............
64
2.2. Системы управления исполнительного уровня……............
67
2.3. Интеллектуальные системы управления
на основе искусственных нейронных сетей……………………
75
2.4. Интеллектуальные датчики мехатронных систем ...............
81
Контрольные вопросы………………………………....................
92
3. Диагностика мехатронных систем…………………….......…..
94
3.1. Методы диагностирования мехатронных систем…............
94
3.2. Логико-лингвистическая модель диагностирования
и прогнозирования остаточного ресурса мехатронных объектов…
96
3.3. Алгоритмы диагностирования мехатронных систем............
107
3.4. Модели информационных процессов
диагностирования мехатронных систем……………............…..
113
3.5. Пример диагностирования мехатронных
модулей движения…………………………......………………..
123
Контрольные вопросы……………………………...……...........
125
4. Перспективные разработки в области робототехники
и мехатроники…................................................................................
126
4.1. Робот-космонавт SAR-400………………………..........…...
126
4.2. Гуманоидный робот Atlas………………………...…............
128
4.3. Гуманоидный военный робот………………………............
128
4.4. Робот BigDog ………………………………....…...........…...
129
4.5. Робот IkeaBot……………………………...…………............
131
4.6. Рука робота-сапера……………………………..............…...
132
4.7. Датчики осязания для роботов………………...……............
133 5 4.8. Самоходный автомобиль Google…………………...........…
134
4.9. Беспилотный летательный аппарат AR.Drone…….............
135
Контрольные вопросы…………………………...........................
138
5. Примеры разработки мехатронных систем………….........…
139
5.1. ПИД-регулятор на нечеткой логике электрического
привода манипулятора…………………………………..............
139
5.2. Мехатронные системы с параллельно управляемыми осями…
146
Контрольные вопросы……………………………...........……....
170
Заключение……………………………………………............….....
172
Литература...............…………….............…………………………...
173
Приложение.............................................….......................................
174
6
ВВЕДЕНИЕ
Бурное развитие техники в XX веке потребовало интеграции
механических, электромеханических и электронных устройств.
Наиболее удачно она воплотилась в виде мехатронных систем.
Одним из перспективных направлений развития мехатроники и
робототехники является повышение их «интеллекта».
Интеллектуальное поведение машин требует большого количества обратных связей с сенсорами, с помощью которых получают данные о внешней среде, параметрах движения. Например, система технического зрения дает информацию об окружающих объектах для исключения столкновений и наездов на
препятствия. Ядром устройства управления мехатронных систем
является микропроцессор, который реализует интеллектуальное
регулирование с использованием таких методов искусственного
интеллекта, как нечеткая логика, нейронные сети и т. д.
В настоящее время наблюдается интенсивное развитие мехатроники в современном машино- и приборостроении, в атомной, космической, нефтяной и газовой промышленностях. В
России в последние годы становлению мехатроники уделяется
повышенное внимание. Мехатронные технологии включены в
число критических технологий страны.
Мехатроника — область науки и техники, основанная на
общих закономерностях системного объединения узлов точной
механики, датчиков состояния внешней среды и самого объекта,
источников энергии, исполнительных механизмов, усилителей,
вычислительных устройств (ЭВМ и микропроцессоров).
Мехатроника — современная отрасль науки, основанная на
фундаментальных положениях механики, теории автоматического управления, информационных технологий, методах искусственного интеллекта.
Мехатронная система (МС) — единый комплекс электромеханических, электрогидравлических, электропневматических,
электронных элементов и средств вычислительной техники,
между которыми осуществляется постоянный динамически меняющийся обмен энергией и информацией, объединенный общей
системой автоматического управления (САУ), обладающей, в
том числе искусственным интеллектом.
7
Примерами МС являются промышленные, подводные и
бытовые роботы, беспилотные летательные аппараты, современные автомобили, электромобили и другие транспортные
средства, авиационно-космическая техника, «умные» дома,
станки с ЧПУ, военная, офисная и бытовая техника.
Какие требования предъявляются к мехатронным объектам?
Интеллектуальное поведение машин, сверхвысокие скорости
движения их рабочих органов, сверхвысокие точности перемещения (вплоть до микро- и наноперемещений), микроминиатюризация, высокая надежность и безопасность функционирования.
Следовательно, профессионалу в области мехатроники и робототехники требуются глубокие знания и умения в области механики, электроники, микропроцессорной техники, интеллектуальных систем управления, IT-технологий и программирования.
Содержание учебника отражает результаты исследований,
выполненных в рамках государственного задания при финансовой поддержке Министерства образования и науки Российской
Федерации по теме «Разработка интеллектуальных систем
управления и диагностики мехатронными приводами». Номер
государственной регистрации научно-исследовательской работы
(НИР) 114030440070.
Авторы выражают благодарность А.В. Романову и тем сотрудникам, аспирантам и магистрантам, кто принимал активное
участие в выполнении данной НИР.
8
1. МЕТОДЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
В СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ
Главная отличительная черта современной теории управле-
ния — развитие интеллектуальных методов регулирования технических систем — отчетливо проявляется в мехатронике как
одной из передовых научно-технических областей. Именно интеллектуальные методы позволяют эффективно решать задачи
управления мехатронными системами.
К основным признакам систем интеллектуального управле-
ния следует отнести:
- способность автономно (без участия человека-оператора)
принимать решения о поведении системы в некоторых неопределенных ситуациях;
- возможность адаптировать (приспосабливать) структуру и
законы движения МС к изменяющимся условиям внешней среды
и возмущающим воздействиям;
- способность к самообучению и накоплению знаний в про-
цессе действий управляемой машины и их использование в последующих задачах управления;
- применение процедур оптимизации на этапах планирова-
ния, программирования и исполнения всех функциональных
движений машины;
- оценка качества выполняемых движений и диагностика
фактического состояния управляемой машины и протекающих
процессов в реальном времени;
- эффективное взаимодействие с человеком-оператором как
экспертом, использование его интеллекта и навыков при планировании действий машины;
- иерархичность структуры с четким выделением функций,
информационного обеспечения и обратных связей для каждого
уровня управления;
- гибкое взаимодействие распределенных подсистем через
компьютерные сети для достижения общих для всей системы
целей управления;
- повышенные показатели гибкости, робастности и точности
управления.
9
1.1. Основные термины и определения мехатроники
и искусственного интеллекта в системах управления
Мехатроника — новая область науки и техники, поэтому
существует большое разнообразие в терминах и определениях.
Наряду с обозначениями мехатроники, указанными во вве-
дении, в зарубежной литературе имеются похожие трактовки
мехатроники, которые приведены ниже.
Мехатроника — интеграция микропроцессорных систем
управления, электрических и механических систем.
Мехатроника — междисциплинарная область техники,
представляющая следующее поколение машин, роботов, умных
механизмов для выполнения работ в различных отраслях.
Мехатроника — это синергетическая интеграция механики с
электроникой и алгоритмами интеллектуального управления.
В современных МС используется интеллектуальное управ-
ление, при котором необходимо иметь информацию о внешней
среде и состоянии всех мехатронных модулей или узлов. В
настоящее время нет общепринятой терминологии по искусственному интеллекту в системах управления.
Искусственный интеллект (ИИ) (англ. artificial
intelligence, AI) — наука и технология создания интеллектуаль-
ных машин и компьютерных программ.
Термин «искусственный интеллект» означает, что облада-
ющая им техническая система способна выполнять функции,
которые, если бы их выполнял человек, считались бы интеллектуальными, то есть требовали бы от человека приложения его
естественного интеллекта.
Интеллектуальный уровень управления мехатронных си-
стем — высший уровень контроля, его назначение — принятие
решений о движении МС в условиях неполной информации о
внешней среде и объектах работ.
Анализ исследований, проводимых в области искусственного интеллекта, показывает, что сформировались следующие
взаимосвязанные фундаментальные разделы, имеющие вместе с
тем самостоятельное и прикладное значения: представление
знаний, манипулирование ими, обобщение, восприятие, обучение,
поведение.
Представление знаний — направление науки, в рамках ко-
торого решаются задачи, связанные с формализацией и пред-
10
ставлением знаний в памяти интеллектуальной системы. Проблема представления знаний чрезвычайно актуальна, так как
функционирование интеллектуальной системы опирается на
знания о предметной области, которые хранятся в памяти.
Манипулирование знаниями — направление науки, в котором
строятся способы пополнения знаний на основе их частичных
описаний, изучаются системы классификации хранящихся знаний, разрабатываются процедуры их обобщения и формирования
на их основе абстрактных понятий, создаются методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний,
предлагаются модели, имитирующие особенности человеческих
рассуждений.
Обобщение — область науки, в круг задач которой входят:
понимание связных текстов на естественном языке, понимание и
синтез речи, теория моделей коммуникации. К этому же кругу
проблем примыкает формирование объяснений интеллектуальной системой собственных действий. На основе исследований в
этом направлении создаются методы построения лингвистических процессов, вопросно-ответных систем, диалоговых систем и
других средств, обеспечивающих комфортные условия общения
человека с интеллектуальной системой.
Восприятие — направление науки, которое включает проблемы анализа трехмерных сцен, разработку методов представления информации о зрительных образах в базе знаний и т. д.
Обучение — отрасль науки, связанная с выполнением новых,
ранее не решаемых задач. Для того чтобы это стало возможным,
необходимо создать методы формирования условий задачи по
описанию проблемной ситуации, научиться переходу от известного решения частных задач к решению общей задачи, разработать приемы декомпозиции исходной задачи на более мелкие так,
чтобы они оказались для интеллектуальной системы уже известными, создать теорию подражательного поведения.
Поведение — направление науки, изучающее специальные
поведенческие процедуры, которые позволили бы им адекватно
взаимодействовать с окружающей средой, другими системами и
людьми. Для достижения такого взаимодействия необходимо
создать модели целесообразного поведения, специальные методы
многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]