Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Основы мехатроники. Учебник для СПО
.pdf
61
Множество фундаментальных прикладных вопросов, связанных с поиском оптимальных вариантов интеграции различных
технологий обработки знаний, отнюдь не ограничивает всех
проблем организации интеллектуальных систем управления.
Концепция построения систем управления на базе комплексного
применения современных методов и технологий обработки знаний может служить конструктивной основой для разработки интеллектуальных систем, обладающих высокой адаптивностью,
автономностью, надежностью и качеством функционирования
при наличии случайных возмущений и существенной неопределенности внешней среды.
Мехатронные системы должны обладать высокой степенью
автономности, адаптивности, надежности и качества функционирования в условиях неопределенности.
Сегодня наиболее перспективной теоретической основой
построения интеллектуальных систем управления считается
технология нечеткой логики, которая весьма удобна и продуктивна при создании интеллектуальных регуляторов следящих
приводов, систем управления сложными МС, манипуляционными и мобильными роботами, беспилотными летательными
аппаратами и т. д.
Контрольные вопросы
1. Определения мехатроники.
2. Определения искусственного интеллекта.
3. Уровни управления мехатронных систем.
4. Основные признаки систем интеллектуального управления.
5. Теоретические положения методов искусственного
интеллекта.
6. Представление знаний.
7. Манипулирование знаниями.
8. Обобщение.
9. Восприятие.
10. Обучение.
11. Поведение.
12. Свойства интеллектуальных технологий.
13. Методы искусственного интеллекта.
62
14. Признаки интеллектуальных систем управления.
15. Общее свойство базовых технологий обработки знаний.
16. Экспертные системы.
17. Характеристики экспертной системы.
18. Обобщенная структура экспертной системы.
19. Компоненты экспертной системы.
20. Классификация экспертных систем по типу решаемых
задач.
21. Классификация экспертных систем по способу и учету
временного признака.
22. Классификация экспертных систем по способу форми-
рования решения.
23. Классификация экспертных систем по степени интеграции.
24. Режимы работы экспертных систем.
25. Режим приобретения знаний экспертных систем.
26. Режим решения задач экспертных систем.
27. Понятие нейронной сети.
28. Алгоритмы обучения нейронной сети.
29. Конфигурация нейронной сети.
30. Параметры обучения нейронной сети.
31. Задачи, решаемые нейронными сетями.
32. Обучение нейронных сетей.
33. Нечеткая логика.
34. Лингвистические переменные.
35. Функции принадлежности.
36. Фаззификация.
37. Агрегирование.
38. Дефаззификация.
39. Задачи, решаемые системами нечеткого вывода.
40. Задачи, решаемые генетическими алгоритмами.
41. Схема работы генетического алгоритма.
42. Три стадии работы генетического алгоритма.
43. Способы реализации пропорционального отбора особи в
промежуточную популяцию.
44. Одноточечный оператор кроссовера.
45. Схождение генетического алгоритма.
46. Шаблон генетического алгоритма.
63
47. Теорема шаблонов.
48. Методы поиска решений генетического алгоритма.
49. Регуляторы на основе нечеткой логики.
50. Регуляторы на основе нечетких нейронных сетей.
51. Регуляторы на основе генетических алгоритмов.
52. Применение экспертных систем в системах управления.
53. Свойства интеллектуальных технологий. Представление
знаний.
54. Свойства интеллектуальных технологий. Формирование
начальных знаний.
55. Свойства интеллектуальных технологий. Организация
логического вывода.
56. Свойства интеллектуальных технологий. Возможность
пополнения знаний.
57. Свойства интеллектуальных технологий. Объяснение
принимаемых решений.
58. Свойства интеллектуальных технологий. Способ реали-
зации и быстродействие.
64
2. УСТРОЙСТВА УПРАВЛЕНИЯ
МЕХАТРОННЫХ СИСТЕМ
Устройство управления предназначено для обработки ин-
формации с датчиков и формирования управляющих сигналов на
приводы МС для выполнения целевой функции. Современные
МС являются интеллектуальными за счет применения методов
искусственного интеллекта в процессе обработки данных в
устройствах контроля.
2.1. Иерархия управления в мехатронных системах
Иерархическая структура системы управления — это мно-
гоуровневый набор взаимодействующих подсистем, каждая из
которых ответственна за решение определенной задачи и имеет
доступ к сенсорной информации, необходимой для решения задач управления данного уровня.
В современных МС, как правило, используется иерархия
«сверху — вниз», когда нижний уровень полностью подчинен
вышестоящим.
Рассмотрим иерархию управления, типичную для МС (в
частности, робототехнических). Данную структуру предложил в
работах академик Е.П. Попов. Выделяются четыре уровня
управления: интеллектуальный, стратегический, тактический и
исполнительный (рис. 2.1).
Интеллектуальный уровень — высший уровень управления в
системе. Его назначение — принятие решений о движении механической системы в условиях неполной информации о внешней среде и объектах работ. Например, рассмотрим ситуацию,
когда мобильный робот при движении в трубопроводе получает
информацию от системы технического зрения о наличии препятствия. Возможны следующие постановки задачи движения:
- остановить движение и вернуться в исходную позицию;
- определить тип и характеристики препятствия и убрать
обнаруженный объект;
- продолжить исполняемое движение, игнорируя наличие
внешнего объекта.
Функции интеллектуального уровня в современных МС
обычно выполняет человек-оператор либо мощный компьютер
верхнего уровня управления.
65
Интеллектуальный
уровень
Стратегический
уровень
Тактический
уровень
Исполнительный
уровень
С
Е
Н
С
О
Р
Ы
Мехатронные
системы
Цель
управления
креативный
Задача
движения
План
движения
Программа
управления
Управляющие
сигналы для
блока приводов
Состояние
системы
Рис. 2.1. Уровни управления в мехатронных системах
Стратегический уровень предназначен для планирования
движений МС, которое предполагает разбиение задачи движения,
поставленной интеллектуальным уровнем, на последовательность согласованных во времени элементарных действий и
формализацию целей управления для каждого из них.
Примерами элементарных действий мобильного робота
может служить:
- вывод рабочего органа в заданную позицию;
- захват предмета;
- тестовое движение для определения сил реакции со сто-
роны объекта;
- транспортировка объекта и возвращение робота в исход-
ную позицию.
Формализация целей управления означает, что для каждого
из элементарных действий должны быть записаны математиче-
66
ские соотношения, выполнение которых обеспечивает успешное
выполнение действия. Для технологических роботов на стратегическом уровне решается задача геометрического планирования
движения рабочего органа.
Стратегический уровень выдает информацию о плане движения и целях управления в форме команд управления движением. Важно подчеркнуть, что структура и форматы языков
управления существенно отличаются от универсальных языков
программирования (например, С++), хотя отдельные операторы
могут совпадать (например, операторы задания цикла и логические функции).
Тактический уровень выполняет преобразование команд
управления движения, поступающих со стратегического уровня,
в программу управления, которая определяет законы согласованного во времени движения всех звеньев механического
устройства с учетом технических характеристик блока приводов
(в первую очередь ограничений на обобщенные скорости, ускорения и силы).
На тактическом уровне необходимо определить обобщенные
координаты манипулятора, которые соответствуют желаемым
декартовым координатам характеристической точки схвата. Для
этого должна быть решена обратная задача о положении
манипулятора.
Для управления скоростью программа строится как результат решения обратной задачи о скорости рабочего органа. Для
реализации данных алгоритмов устройство компьютерного
управления должно выполнять в реальном времени следующие
основные функции:
- прием информации от стратегического уровня в форме
команд управления движением;
- прием и обработку информации от датчиков положения
манипулятора о текущей конфигурации для расчета элементов
матрицы Якоби;
- обращение матрицы Якоби;
- умножение обратной матрицы Якоби на вектор-столбец
программной скорости рабочего органа;
- выдачу программы управления на исполнительный уровень.
67
Исполнительный уровень предназначен для расчета и выдачи управляющих сигналов на блок приводов мехатронной системы в соответствии с программой управления с учетом технических характеристик силовых преобразователей.
Для иерархических систем управления в мехатронике действует принцип, согласно которому по мере продвижения от
высших к низшим уровням управления понижается интеллектуальность системы, но повышается ее точность. При этом под
«интеллектуальностью» понимается способность системы приобретать специальные знания, позволяющие уточнить поставленную задачу и определить пути ее решения, а под «неточностью» — неопределенность в операциях по ее решению.
Рассмотрим несколько примеров мехатронных модулей
(ММ) и систем с интеллектуальным управлением, обладающих
некоторыми из перечисленных признаков.
2.2. Системы управления исполнительного уровня
Контроллеры движения являются устройствами управления
исполнительного уровня согласно принятой иерархии управления движением МС. Назначение устройства управления состоит в
обеспечении заданных требований по устойчивости, точности и
качеству переходных процессов в системе при достижении цели,
которая поступает с тактического уровня. При этом необходимо
учитывать специфику мехатронных объектов (МО) управления.
Структурная схема системы управления движением, реализуемая типовым контроллером, представлена на рис. 2.2. В состав
системы входят пять основных регуляторов: регулятор положения (РП), регулятор скорости (PC), регулятор момента сил или
силы (РМ), регулятор прямой связи по скорости изменения
управляющего воздействия (РПСС) и регулятор корректирующей
связи по возмущающему воздействию (РСВВ).
Входными воздействиями для системы могут быть, в зависимости от поставленной цели, управляющие сигналы по положению, скорости либо по развиваемому усилию. В системе реализуется принцип замкнутого управления, что предусматривает
68
наличие соответствующих обратных связей по фазовым координатам системы.
Рис. 2.2. Структурная схема системы управления движением
на исполнительном уровне:
•
qq,
— обобщенные координата и скорость
управляемого движения
Наиболее общим является алгоритм ПИД-регулирования,
когда выходной сигнал описывается выражением:
dtteK
dt
de
KteKtu
t
ИДП
++=
0
)()()(
, (2.1)
где K
П
, KД, KИ — коэффициенты соответственно пропорцио-
нальной, дифференциальной и интегральной составляющих
сигнала; e(t) — сигнал ошибки в данном контуре управления
(положения, скорости или момента). В конкретных случаях некоторые из этих коэффициентов можно положить равными нулю,
фактически применяя упрощенные алгоритмы управления
(П-алгоритм, ПИ-алгоритм и т. д.).
Традиционный подход предусматривает, что структура и
коэффициенты всех корректирующих устройств определяются
при проектировании системы и далее остаются фиксированными
в процессе ее эксплуатации. В современных системах управления
вид и параметры регуляторов автоматически модифицируются в
зависимости от цели конкретного движения и условий, в которых
оно фактически осуществляется. Это позволяет адаптировать
(приспособить) движение МС к начальной неопределенности и
69
изменяющимся условиям работы. Следуя подходу проф. Я.З.
Цыпкина, адаптация по существу есть оптимизация в условиях
недостаточной априорной информации.
Адаптивная настройка регуляторов необходима, если введенные отрицательные обратные связи в исполнительных приводах не способны парировать влияние возмущающих воздействий и изменения параметров (и, возможно, структуры) объекта
управления, которые вызывают недопустимое снижение показателей качества управляемого движения. Адаптивные регуляторы
по сравнению с традиционными имеют существенно более
сложную структуру и техническую реализацию, их проектирование требует решения целого ряда теоретических проблем
управления. Поэтому решение о применении адаптивного регулятора в МС автоматизированного машиностроения должно быть
обязательно технологически и технически обосновано. Законы
настройки регуляторов определяются либо набором алгоритмов и
правил, сформулированным разработчиком на базе имеющегося
опыта, либо на основании знаний, накопленных самой машиной в
процессе анализа ее предшествующих действий.
Рассмотрим некоторые современные методы построения
адаптивных регуляторов исполнительного уровня, ограничившись только параметрической адаптацией.
Адаптивное регулирование по эталонной модели
На рис. 2.3 показан один из часто используемых в исполнительных приводах вариантов адаптивного управления, где параметры регулятора настраиваются управляющим компьютером по
эталонной модели.
Эталонная модель показывает идеальную желаемую реакцию системы на задающий сигнал g(t). В качестве нее применяют
типовые звенья систем автоматического управления (например,
апериодическое звено). Параметры ПИД-регулятора настраиваются так, чтобы минимизировать рассогласование между выходами модели и реальной системы.
70
Рис. 2.3. Блок-схема адаптивной системы с эталонной моделью
Задача контура настройки состоит в том, чтобы свести это
рассогласование к нулю за определенное время с гарантией
устойчивости переходного процесса. Данная проблема далеко не
тривиальна — можно показать, что она не решается при линейных соотношениях «ошибка — коэффициенты регулятора».
Например, в литературе предложен следующий алгоритм
настройки параметров:
cgradcA
dt
dk
k
−=
,
(2.2)
где k — настраиваемые коэффициенты ПИД-регулятора; А —
постоянный коэффициент, задающий скорость адаптации.
Функция градиента определяет чувствительность ошибки c(t)
к вариации коэффициентов регулятора. Абсолютная устойчивость замкнутой системы, которая является существенно нелинейной, обеспечивается подбором параметра А в программе
настройки. Таким образом, управляющий компьютер для реализации адаптивного управления по данной схеме должен в реальном времени решать следующие задачи:
- формировать задающий сигнал для управляемой системы;
- рассчитывать идеальную реакцию по эталонной модели;
- вычислять коэффициенты регулятора в соответствии с
программой настройки, определять текущую ошибку и выдавать
сигнал управления на вход ММ.
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]