автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Интеллектуальная система компьютерной симуляции промышленных роботов сферической компоновки

На правах рукописи

Тотухов Константин Евгеньевич

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА КОМПЬЮТЕРНОЙ СИМУЛЯЦИИ ПРОМЫШЛЕННЫХ РОБОТОВ СФЕРИЧЕСКОЙ КОМПОНОВКИ

Специальность: 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка

информации (информационные и технические системы)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 ПЕН 2015

005561760

Краснодар 2015

005561760

Работа выполнена в ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет»

Научный руководитель: кандидат технических паук, профессор

Частиков Аркадии Петрович Официальные оппоненты: доктор физико-математических наук, профессор

Чижиков Владимир Иванович

Военный учебно-научный центр Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Краснодарский филиал, профессор кафедры математики и информатики;

кандидат технических наук, доцент Лаптев Владимир Николаевич ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный аграрный университет», доцент кафедры компьютерных технологий и систем. Ведущая организация: ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный

университет»

Защита диссертации состоится 30 сентября 2015 года в 16:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.100.04 в ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет» по адресу: 350072, г. Краснодар, ул. Московская, 2, корпус Г, ауд. Г-248.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке и на сайте ФГБОУ ВПО «Кубанский государственный технологический университет» 1Шр://\¥\у\у. kubstu.ru

Автореферат диссер тации разослан 17 августа 2015 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, канд. техн. наук, доцент

А.В. Власенко

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Промышленные роботы (ПР) нашли широкое применение как эффективное средство автоматизации производства, замены человеческого груда в трудных или опасных условиях. Данные задачи всегда предъявляют к ПР строгие требования по целому ряду критериев: по точности позиционирования, по точности измерений положения, по точности и скорости обрабатывания и выполнения управляющих команд. В связи с этим, разработка как самого манипулятора ПР, так и программ управления им, представляет сложную задачу, предполагающую многоэтапное решение.

В современных подходах к проектированию, конструированию и программированию сложных технических систем широко применяются средства компьютеризированной поддержки разработчика, например такие, как -CAD/-CAM/-CAE обеспечение. Эти подходы распространяются и на создание ПР, в том числе в виде разработки и применения систем компьютерной симуляции. Данный метод даёт возможность разработать и отладить как сам манипулятор, так и его систему управления, с использованием специализированного программного обеспечения, получившего название компьютерного симулятора.

На сегодняшнем уровне развития, симуляция пока ещё не может полностью заменить реальный эксперимент при разработке и программировании ПР, в виду, с одной стороны, сложности вычисления определённых закономерностей, а с другой, невозможности формализовать разного рода характерные возмущения, воздействующие на ПР. В связи с этим, так или иначе, результаты симуляции всегда будут отличаться от реальных данных на размер погрешности некоторой величины. Разработчиками симуляторов ПР (такими как: RoboLogix, V-Rep, SimRobot.Workcell Simulator) ведутся исследования, направленные на учёт влияния погрешностей при симуляции, однако общий подход данной проблемы пока не выработан. По этой причине, представляется целесообразной разработка метода, позволяющего совмещать симуляцию ПР с интеллектуальной корректировкой

результатов расчёта на основании данных, полученных экспериментальным путём.

Объектом исследования является: Интеллектуальная система компьютерной симуляции промышленных роботов с функцией корректировки результатов вычислений на величины диапазонов отклонений.

Предметом исследования является: Метод интеллектуальной симуляции промышленных роботов, позволяющий корректировать вычисления на диапазон отклонения, получаемый посредством накопленных экспериментальных данных в виде правил экспертной системы.

Цель исследования: Разработка структуры и методики создания и обучения интеллектуального симулятора ПР со встроенной функцией корректировки отклонений симуляции на основе экспертной системы (ЭС).

Задачи исследования:

- исследование существующих подходов в построении симуляторов ПР, оценка достоинств и недостатков, выявление принципиальных проблем;

- анализ структуры симулятора ПР, поиск способов усовершенствования конфигурации существующих и интеграции новых функциональных блоков;

- исследование возможности применения интеллектуальных (экспертных) систем (ЭС) для решения проблем симуляции;

- разработка оригинальной структуры интеллектуальной системы симуляции ПР сферической компоновки с функцией корректировки погрешностей;

- разработка методики построения интеллектуального симулятора ПР, накопления экспериментальных данных и обучения ЭС;

Научная новизна:

- разработана структура и функционал унифицированного блока (подсистемы), моделирующего звено манипулятора на основе сигналов управления, аналитических зависимостей и состояний других звеньев. Разработана структурно-функциональная схема системы симулятора ПР сферической компоновки на основе блоков, моделирующих отдельные звенья;

- предложен способ решения проблемы рассогласования симуляции и реальных данных путём разработки и внедрения в симулятор экспертной системы (ЭС) корректировки отклонений. Разработана структура интеллектуальной системы симуляции Г1Р сферической компоновки с функцией корректировки отклонений посредством встроенной ЭС, накапливающей знания на основе экспериментальных данных;

- сформулирован соответствующий для данной ЭС общий вид продукционного правила, позволяющий установить связь параметров реального ПР с характерными для него диапазонами погрешностей;

- разработана методика построения интеллектуального симулятора ПР, накопления и обработки экспериментальных данных, извлечения знаний о погрешностях и обучения ЭС;

- разработано функциональное, алгоритмическое и объектно-ориентированное описание системы симуляции ПР со встроенной ЭС корректировки отклонений.

Методы исследования: Системный анализ, методы искусственного интеллекта (инженерия знаний, разработка экспертных систем), математическое моделирование, математическая логика, теория множеств, теория алгоритмов.

Практическая значимость:

Результаты, изложенные в диссертационной работе, могут быть использованы для повышения эффективности решения таких задач, как разработка, испытание, отладка ПР и систем управления манипуляторами.

Разработанное математическое, алгоритмическое и программное обеспечение может быть использовано:

- в системах подготовки роботизированных производств;

- в системах разработки и проектирования ПР;

- в процессе разработки, испытания и тестирования программ

управления ПР;

- как средство интеллектуализации процессов внедрения и

использования ПР;

- с целью интеллектуализации обслуживания ПР.

Выносимые на защиту положения:

- методика построения симулятора ПР на основе функциональных блоков, моделирующих звенья манипулятора;

-структура интеллектуальной системы компьютерной симуляции ПР сферической компоновки с функцией корректировки погрешностей;

- методика построения интеллектуальной системы компьютерной симуляции ПР, накопления экспериментальных данных, извлечения знаний и обучения ЭС;

- формула продукционного правила, связывающего характеристики Г1Р, его состояние с диапазоном отклонений;

-функциональное, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной системы симуляции ПР с функцией корректировки отклонений.

Степень достоверности и апробация результатов.

Основные результаты диссертации докладывались на следующих конференциях: «Наука и современность - 2010»: VI международная научно-практическая конференция, Новосибирск, 2010 г.; «Перспективы развития информационных технологий»: III международная научно-практическая конференция, Новосибирск, 2011 г.; «Технические и технологические системы ТТС-11»: III международная научная конференция, Краснодар, 2011 г.; «Автоматизированные информационные и электроэнергетические системы» : II Межвузовская научно-практическая конференция, Краснодар, 2012 г.; «Инноватика-2011»: VII Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных с элементами научной школы, Томск, 2011 г.; «Инновационные процессы в высшей школе»: XVIII Всероссийская научно-практическая конференция, Краснодар, 2012 г.; III Международная научно-практическая конференция «Научные чтения имени

профессора Н.Е. Жуковского». / «Военно-воздушная академия им. профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Краснодар, 2013 г.; III международная научно-практическая конференция молодых ученых, посвященная 52-ой годовщине полета Ю. А. Гагарина в космос / «Военно-воздушная академия им. профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина», Краснодар, 2013 г.; «Инновационные процессы в высшей школе»: XIX Всероссийская научно-практическая конференция, Краснодар, 2013 г.; «Будущее машиностроения России»: Шестая всерос. конф. молодых ученых и специалистов / Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, Москва, 2013 г.; «Автоматизированные информационные и электроэнергетические системы»: III международная научно-практическая конференция, Краснодар, 2014 г.;

Результаты диссертационного исследования были использованы ЗЛО Станкозавод «СЕДИН» (г. Краснодар), что подтверждается соответствующим актом.

Исследования были отмечены третьим призовым местом на II конкурсе молодёжных научных и инновационных проектов «InnoTech 2012», прошедшем в ФГБОУ В ПО «КубГТУ».

Публикации. Материалы диссертации опубликованы в 20 печатных и сетевых работах, из них 7 статей в рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК при Минобрнауки РФ, 2 монографии и 1 свидетельство о регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений и библиографии. Общий объём диссертации 175 страниц машинописного текста, включая 62 рисунка, 5 таблиц и 5 приложений. Библиография включает 101 наименование на 11 страницах.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИИ

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулирована цель работы, изложены полученные автором основные результаты проведенных исследований, показана их научная новизна,

практическая значимость, отражены основные положения, выносимые на защиту,

В первой главе проведён анализ современного состояния разработок в области компьютерной симуляции технических систем. Выявлены основные, наиболее характерные составляющие компьютерных симуляторов ПР: графический интерфейс пользователя, модуль вычисления координат, модуль прорисовки, модуль симуляции датчиков обратной связи, модуль управления виртуальным ПР.

Проведён анализ наиболее известных на сегодня симуляторов ПР: SimRobot, RoboLogix, Microsoft Robotics Developer Studio, Workcell Simulator, V-Rep. Анализ показал общий характер в построении симуляторов ПР: модульность, свободная компоновка структур; нацеленность на простоту интерфейса и программирования; модификация как самого ПР, так и окружающей среды в симуляторе; децентрализация систем симуляции; многоноточность; применение искусственного интеллекта для решения сопряжённых задач симуляции.

Во всех системах симуляции анализируется проблема рассогласования реальных и расчётных данных, как принципиальная, и являющаяся наибольшим недостатком симуляторов. Данная проблема приводит к тому, что на современном уровне симуляторы пока ещё не позволяют полностью отказаться от реального эксперимента, и большинство разработчиков применяют оба подхода комбинированно, т.е. получают результаты как путём симуляции, так и путём эксперимента, а затем сравнивают рассогласования.

С целью определения конкретного диапазона симулируемых объектов, рассматривается наиболее распространённая компоновка манипулятора, используемая в ПР, т.е. сферическая с кинематическими парами пятого рода, изображенная на рисунке 1.

По методу Денавита-Хартенберга, для каждого i-ro звена составляется матрица Ai [ dj, ai; ai; 6; ], описывающая звено через собственную систему отсчета координат <Xj, у-„ z,>. Тогда, абсолютные координаты любого i-ro звена

манипулятора выражаются путём последовательного перемножения матриц А от искомого звена до точки начала абсолютной системы отсчёта координат.

Динамические процессы в манипуляторе описываются через функцию Лагранжа, вывод которой для каждого отдельного механизма представляет сложную задачу. На практике, функция динамики для каждого звена зависит от следующих наиболее весомых аргументов: обобщенной координаты звена, сё первой и второй производных; матрицы ^ моментов инерций звена; крутящего момента т ; привода звена [Н м].

Во второй главе разрабатывается структура, функционал и методика создания и обучения интеллектуального компьютерного симулятора ПР с функцией корректировки отклонений.

Декомпозиция симулятора позволяет представить объект исследования в общем виде как тройку (1).

<в, и, Б> (1)

где в - совокупность сигналов управления (входные данные), и -аналитические закономерности модели, 8 - результаты симуляции (выходные данные). Для построения системы, разрабатывается универсальный структурно-функциональный блок, являющийся подсистемой симулятора, моделирующей отдельное звено. Блок показан на рисунке 2.

Рисунок 2 - Блок и,ц, моделирующий звено ПР

Тогда, для каждого ¡и-го звена, его выходные значения будут представлять собой множество элементов типа и; ; (2)

е {1.....п«>38«- с = {и^С^Хи^ад.....и1и.,иа,).....и,^,)}.

\а = {1,...ки},и1ц.1и га,) = рссао^^^.Б^со.....^ао) (2)

где пи - количество звеньев, ки - количество закономерностей, выражающих звено ¡и; [ - номер такта симуляции; значение времени для ¡-го такта. Для

манипуляторов сферической компоновки 5;и описывается как (3).

5>и = { и1».1 == Я(и СО, и1ц.2:=А,и(1,), ц!и.3:= Т'и (I;) } (3) где = Р [ ё ] - линейная зависимость изменения обобщённой координаты от управляющего сигнала. ё с в; А - матрица ДХ-представления для звена ¡ц. А = Р [ (!(«, а(1,), о(у, 0(1,) ]; Т^^^ = - матрица функций

абсолютных координат звеньев, получаемая путём перемножения матриц ДХ-цредставления.

В таком случае, структурно-функциональная схема симулятора ПР сферической компоновки представлена на рисунке 3.

Рисунок 3 - Структурно-функциональная схема симулятора ПР сферической

компоновки

Базовая проблема исследования (рассогласование результатов симуляции с реальными данными) формулируется как (4).

Sirn-ASmin S Sr< Sim+ASmax (4)

где Sr - реальное состояние манипулятора, Sjm - симулированное значение, ASminMSmax - рассогласования (отклонения) — являются целевым объектом, требующим определения в системе для достижения цели исследования.

Для решения проблемы, применяется экспертная система (ЭС) с продукционной моделью, реализующая функцию корректировки отклонений идеальных расчётных значений (полученных путём симуляции). Исходная тройка в, и, Б (1) дополняется до четвёрки <С,иДЕ>, где Е - ЭС. В данной ЭС модель представления знаний описывается как (5).

Е = <\У, Н, Я>, гт = < \¥т, Нт, Н'т > (5)

где Ш - первичные факты ЭС, т.е. факты, отражающие вычисляемые параметры симуляции (С(1)/8(ф;

Н - вторичные факты, т.е. не вычисляемые, но выводимые логически данные, характеризующие предметную область; Н' - вторичные факты, являющиеся заключениями правил; Я - правила (продукции).

Тогда, общий формат правила гт, определяющий связь состояний симуляции 5, констант ПР и диапазонов отклонений Д8, представлен в (6). ЕСЛИ (\\>) временной интервал /,./</,</,,; И (\\>) выходной параметр: л-,„„„<у,<л', „,„г И (ы) скорость 51тт <5{<51тах ИМ) 'скорение 5( тт <5( тах

И (Ь) параметры кинематики (параметры нелинейных (6)

функций матричного преобразования): а„, <4 а„, 0„, а,, а,, О,,...., а„, (/„, а,„ 0„

и (к) параметры дгшалшки (определитель матрш^ы моментов инерции /крутящий момент): J<), Т0, г/,...., Г„

ТО (И ") диапазон погрешности: Л.<г, „„„ < ¿}х < /1х, ,„аг

В таком случае, получены необходимые теоретические положения для синтеза структуры интеллектуальной системы симуляции ПР.

Общая структурно-функциональная схема симулятора ПР со встроенной ЭС корректировки отклонений показана на рисунке 4.

Рисунок 4 - Система интеллектуальной симуляции ПР

Методика построения интеллектуального симулятора ПР и накопления знаний об отклонениях в БЗ ЭС представлена на рисунке 5. Данная методика заключает в себе теоретическое описание всего цикла построения интеллектуального симулятора ПР со встроенной ЭС корректировки отклонений.

Рисунок 5 - Методика построения интеллектуального симулятора ПР и обучения (накопления правил в базе знаний) ЭС

Тогда, совокупно, рассматриваемый процесс работы интеллектуального симулятора состоит из следующих операций:

1) значения S вычисляются аналитически по закономерностям U на основании сигналов G согласно (2-3): G(t) ->S(t) ;

2) значения G и S отображаются в первичные факты множества W согласно (7).

Vi:{G(t,),S1(t,).S2(tI).....Snu(t,)} -» {wii,w21.....WnJ (7)

где nwi - количество первичных фактов в ЭС на i-м такте времени.

3) механизм логического вывода (MJIB), оперируя правилами базы знаний (БЗ) R вида (6) и фактами множеств W и Н, определяет подмножество правил /?„rexi) подлежащих выполнению в момент времени i по (8).

W г , ■>МУШ Г

V,: lw«' wa.....wn„i. h,„ h2i.....hnhi } —» {rlexi, r2ex......rnrexi} (8)

где nrexi - количество правил, выполненных на i-м такте времени.

4) подсистема объяснений выделяет значения AS в заключениях выполненных правил Rnrexi согласно (9).

: {Hiexi.H^exi.....н;гСХ,} э { AS^g.ASzCt,).....ASnu(ti)} (9)

Таким образом, достигается искомый результат системы: {G,U,S}->{AS}.

В третьей главе производится разработка объектно-ориентированной структуры, а также алгоритмическая и программная реализация интеллектуального симулятора.

Первоначально, схема, представленная на рисунке 3, реализуется в виде объектно-ориентированной модели с последующей программной реализацией в среде MS Visual С# 2010. Решено представить симуляцию в виде объектов двух базовых классов: «Звено» и «Манипулятор». Первый класс инкапсулирует параметры звена, их максимальные и минимальные значения, а также методы для модификации этих данных. Второй класс хранит в себе множество объектов первого класса, а также параметры и методы, выражающие уже весь манипулятор целиком. После создания компонент, позволяющих вычислять S, создано алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных блоков системы, обеспечивающих корректировку S на AS. В качестве модели представления рабочей памяти ЭС используется класс Dictionary, стандартный

для С#. В ЭС функцию диалогового компонента выполняет генератор первичных фактов, принимающий на вход значения О и 8 симулятора.

На рисунке б представлен общий укрупнённый алгоритм интеллектуального симулятора.

Чтение базы знаний из документа XML

Ввод в базу знаний (БЗ)

правил из XML. Ввод в рабочую память ЭС фактов из XML, установка фактов в ложные состояния

Построение списков

логического вывода

(списков 2, отражающих

порядок перебора

базы знаний

согласно стратегии

поиска в ширину)

i

Генерирование первичных фактов ЭС. (Получение множества WI на основании S(ti) и G(tl))

Перебор списков 2. Выполнение сработавших правил. Получение множества заключений правил БЗ №

Чтение сигналов управления G(t!)

Вычисление идеальных положений звеньев S(tl) на основании

сигналов управления G{ti)

Выделение значений delta_S во множестве заключений правил Н*

Рисунок 6-Общий укрупнённый алгоритм интеллектуального симулятора ПР

На данном рисунке, первые три блока (чтение документа XML, ввод правил и фактов в ЭС, построение порядка перебора правил) являются подготовительной фазой работы симулятора. Далее, с чтения управляющих сигналов, начинается рабочая фаза, при которой производится расчёт значений по моделям (2-3), ввод расчётных данных в ЭС и получение значений корректировки AS путём выполнения правил механизмом вывода.

На этом, алгоритмизация и программная реализация симулятора завершена.

В четвёртой главе производится планирование эксперимента, накопление экспериментальных данных, извлечение правил для базы знаний экспертной системы и оценка эффективности разработанного симулятора.

Цели: 1) Экспериментально определить рассогласования Sr - Sim для их последующего ввода в базу знаний в виде правил, корректирующих отклонения расчётных величин. 2) Опытно-вычислительным способом определить эффективность системы методом сравнения получаемых скорректированных экспертной системой данных с величинами перемещений конечного звена в эксперименте.

Испытания проводились на лабораторном чегырёхзвенном ПР сферической компоновки. Диапазоны перемещений звеньев: первое (-0.8...0.8рад); второе (100...500мм); третье (-0.6...0.6рад); четвёртое (300...600мм).

Для накопления экспериментальных данных, принимается доверительная вероятность 0.95 и вычисляется количество опытов. Так, для второго звена (линейное перемещение) предел погрешности равен 1=0.17мм при п=8, что является приемлемым уровнем при измерении линейных перемещений звеньев.

IIa основании известного числа опытов, проводится эксперимент, и итоговая средняя кривая является источником значений отклонений, закладываемых в правила ЭС. На рисунке 7 показана средняя кривая отклонения. Так, на рисунке продемонстрирован принцип обработки экспериментальных данных. Пунктирные прямоугольники показывают снятие

средних знамений для формирования правил по образцу (6) для их последующего ввода в БЗ. В правило вводится временной интервал (ширина прямоугольника) и диапазон отклонения (высота прямоугольника). Всего извлекается 32 правила (по 8 на каждый тип звена).

Рисунок 7 - Среднее знамение отклонения и схема обработки данных для формирования правил БЗ

Для оценки эффективности, проводится эксперимент, при котором реальные результаты перемещений »¡,(¡=1.. .п) для всех п звеньев, служат аргументами для подстановки в нелинейное Т"(0 = Пк=1Ак(0> что позволяет вычислить абсолютные координаты Х„, Уп, 2п конечного звена. Для формулирования критерия оценки эффективности используется радиус-вектор

Гп—\/х1 + Уп + гп из точки отсчёта в точку позиционирования конечного звена. Под эффективностью понимается прохождение целевых параметров в нормированный диапазон отклонений.

На рисунке 8 показано расположение полученных траекторий перемещения относительно границ диапазонов.

мм

1215

1210 1205 1200 1195 1190 1185 1180 1175 1170

сёк*"

Рисунок 8 - Сравнение полученных значений на прохождение в нормированные диапазоны

Экспериментальные исследования показали, что область допустимых значений составляет ±0.4-0.6 от нормированной величины нижнего/верхнего предела диапазона.

ВЫВОДЫ

- анализ современного уровня развития систем симуляции IIP позволил выявить наиболее характерные особенности симуляторов, а также типичные проблемы в их создании и применении, связанные, как правило, с необходимостью учёта отклонений перемещения при симуляции;

- произведён анализ наиболее распространённого типа манипуляторов ПР, его типовых звеньев и применения к ним метода Денавита-Хартенберга, позволяющего формализовать кинематику звеньев, а затем, и динамические параметры. Проанализирована возможность применения моделей кинематики в симуляторе;

- проведение анализа структуры симулятора многозвенного ПР, декомпозиция и определение структурно-функционального содержания позволило сформулировать в общем виде подход, предполагающий построение

симулятора в виде набора универсальных блоков с аналитическими зависимостями, моделирующими звенья манипулятора;

- анализ структуры симулятора обозначил проблему погрешностей симуляции и возможность интеграции в систему дополнительных блоков, которые позволили бы корректировать результаты на величины отклонений. Предложено и обосновано решение данной проблемы путём интеграции экспертной системы (ЭС) в структуру симулятора и её обучение на основе экспериментальных данных;

- разработана методика построения интеллектуального симулятора ПР со встроенной ЭС корректировки результатов на величины отклонений, полученных на основе реальных экспериментов. Разработано в общем виде продукционное правило для ЭС, хранящее в себе как постоянные и переменные параметры звена ПР, так и диапазон его погрешностей позиционирования;

- разработано функциональное (логико-аналитическое), структурное, алгоритмическое и объектно-ориентированное описание интеллектуального симулятора ПР и его программная реализация на языке программирования высокого уровня;

- произведено планирование экспериментальных исследований, получение первоначальных выборок для всех звеньев ПР, определение требуемого числа опытов и пределов погрешностей для вычисления средних значений отклонений с требуемой точностью;

- проведён эксперимент, получены опытные данные, которые были систематизированы, подвергнуты обработке и накоплению знаний в виде правил, т.е. получена база знаний экспертной системы;

- сформулирован принцип оценки эффективности путём построения радиус-векторов перемещения конечного звена с учётом корректировок погрешностей и проверки на вхождение значений в нормированный диапазон отклонений для ПР. Экспериментальные исследования показали, что область допустимых значений составляет ±0.4-0.6 от нормированной величины нижнего/верхнего предела диапазона.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИИ ОПУБЛИКОВАНЫ В

СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ: Публикации в рецензируемых журналах, входящих в перечень ВАК при Минобрнауки России:

1. Частиков, А. П. Алгоритмическое описание механизма логического вывода интеллектуального симулятора промышленного робота [Электронный ресурс] / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 2 . - Режим доступа: http://www.science-cducation.ru/! 1612406.

2. Частиков, А. П. Генератор первичных фактов интеллектуального симулятора промышленного робота [Электронный ресурс] / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов // Современные проблемы науки и образования. - 2014. - № 3 . - Режим доступа: http://www.science-education.ru/! 17-12751.

3. Частиков, А. П. Дерево логического вывода интеллектуальной системы функционирования виртуального робота [Электронный ресурс] / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов, П.М. Урвачев // Современные проблемы науки и образования . -2013. - № 2. - Режим доступа: www.science-cducation.ru/108-8976.

4. Частиков, А. П. Интеллектуальная диагностика состояния виртуального робота с программным управлением [Электронный ресурс] / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов, П.М. Урвачев // Современные проблемы науки и образования . - 2012. -№ 6. - Режим доступа:www.scicncc-education.ru/106-7507.

5. Частиков, А. П. Система тестирования и отладки управляющих программ для промышленного робота / А.П. Частиков, С.П. Глушко, К.Е. Тотухов // Журнал «Перспективы науки» № 9(11)2010 .- 103 е., С. 47-51.

6. Частиков, А. П. Создание базы знаний для интеллектуального анализа поведения виртуального робота / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов // Вопросы современной науки и практики. Университет им. В. И. Вернадского . Ассоциация «Объединённый университет им. В. И. Вернадского». - Тамбов, 2013. -314 е., С.76-81.

7. Частиков, А. П. Теоретические основы интеллектуальной диагностики виртуального робота [Электронный ресурс] / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов, П.М. Урвачев // Современные проблемы науки и образования . - 2013. - № 1. - Режим flocTyna:www.science-education.ru/l 07-8310.

Свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ

8. Частиков, А. П. Программная система тестирования и отладки управляющих программ для робототехиического комплекса / А.П. Частиков, В.Г. Корниенко, С.П. Глушко, К.Е. Тотухов // Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2011611987, поступ. 11.01.2011 опубл. 4.03.20П г.

Монографии

9. Частиков, А. П. Компьютерная симуляция программного управления виртуальным роботом: монография / А.П. Частиков, С.П. Глушко, К.Е. Тотухов // LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012. - 145 е.: ил.

10. Частиков, А. П. Теоретические основы интеллектуальной симуляции промышленных роботов: монография / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов // LAP LAMBERT Academic Publishing, 2013. - 111 е.: ил.

Статьи в журналах и материалы конференций

11. Частиков, А. П. Использование компьютерного симулятора промышленного робота в образовательном процессе. / А.П. Частиков, В.Г. Корниенко, К.Е. Тотухов // «Инновационные процессы в высшей школе» Материалы XVIII Всероссийской научно-практической конференции. Краснодар, 2012.-286 е., С.203-204.

12. Частиков, А. П. Использование языка программирования xml в системах искусственного интеллекта. / А.П. Частиков, В.Г. Корниенко, К.Е. Тотухов // «Инновационные процессы в высшей школе» Материалы XIX Всероссийской научно-практической конференции (10-14 сентября 2013 г.). Краснодар, 2013. -218 е., - С.166-167.

13. Частиков, А. П. Исследование возможности осуществления симуляции в режиме реального времени / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов, П.М. Урвачев // Сборник научных статей III Международной научно-практической конференции «Научные чтения имени профессора Н.Е. Жуковского». (18-19 декабря 2012г.) / М-во обороны Рос. Федерации, Фил. Воен. учеб.-науч. центра Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия им. профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина». - Краснодар : Издательский Дом - Юг, 2013. -266с., С.199-202.

14. Частиков, А. П. Исследование современных работ в области симуляции роботов / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов, П.М. Урвачев // III международная научно-практическая конференция молодых ученых, посвященная 52-ой

годовщине полета Ю. А. Гагарина в космос (12 апреля 2013г.) : сборник научных статей / М-во обороны Рос. Федерации, Фил. Воен. учеб.-пауч. центра Военно-воздушных сил «Военно-воздушная академия им. профессора Н.П. Жуковского и Ю.А. Гагарина». - Краснодар : Изд. дом - Юг, 2013. -398с., С.259-263.

15. Частиков, А. П. Метод программной реализации базы знаний интеллектуальной системы функционирования виртуального робота / А.II. Частиков, К.Е. Тотухов // "Будущее машиностроения России": сб. гр. Шестой всерос. конф. молодых учёных и специалистов. Москва, 25-28 сентября 2013 г / Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. -М.: М1ТУ им. Н.Э. Баумана, 2013. -360 е., С. 349-350.

16. Частиков, А. П. Параметризация программного прототипа интеллектуального симулятора промышленных роботов. [Электронный ресурс] / А. П. Частиков, В. Г. Корниенко, К. Е. Тотухов // III Международная научно-практическая конференция «Автоматизированные информационные и электроэнергетические системы» (12—14 сентября 2014 года) (приложение к электронному сетевому политсматическому журналу «Научные труды КубГГУ)

- Режим доступа: http://ntk.kubstu.ru/file/251.

17. Частиков, А. П. Перспективы развития компьютерного симулятора виртуального робота с программным управлением. / А.П. Частиков, В.Г. Корниенко, К.Е. Тотухов // «Автоматизированные информационные и электроэнергетические системы» Материалы II межвузовской научно-практической конференции. (7-9 сентября 2012 г.). - Краснодар: Издательский Дом - Юг, 2012. -348 е., С. 77-82.

18. Частиков, А. П. Программа точного слежения фотоэлектрических панелей за положением Солнца / А.П. Частиков, В.Г. Корниенко, К.Е. Тотухов // Технические и технологические системы. Материалы третьей международной научной конференции «ТТС-11». Сборник материалов. - Краснодар: филиал ВУНЦ ВВС "ВВА", 2011. -312 е., С. 265-269.

19. Частиков, А. П. Программа-симулятор деятельности промышленного робота / А.П. Частиков, К.Е. Тотухов // Наука и современность - 2010: сборник материалов VI Международной научно-практической конференции: в 2-х частях (Часть 2) / под общ. ред. С.С. Чернова. - Новосибирск: Издательство НГТУ, 2010. -459 е., С. 122-127.

20. Частиков, А. П. Экспертная система позиционирования манипулятора с учётом ограничений по положению / А.П. Частиков, В.Г. Корниенко, К.Е. Тотухов // Перспективы развития информационных технологий: сборник материалов III Международной научно-практической конференции: в 2-х частях (Часть 1) ; под общ.ред. С.С. Чернова. - Новосибирск, 2011. -234 е., С. 156-160.

Личный вклад автора. Подготовка к публикации исследований проводилась совместно с соавторами, вклад диссертанта был определяющим. Все представленные в диссертации результаты получены лично автором: анализ предметной области и характерных проблем проведён в [13-14, 17]; результаты исследования (структура интеллектуальной системы симуляции ПР, методика накопления знаний и обучения ЭС, функциональное и аналитическое описание) приведены в [1-7, 10, 20], алгоритмическая и программная реализация проведены в [8-9, 12, 15, 18, 19]; в [11], [16] описано планирование экспериментального исследования и обработка опытных данных.

Научному руководителю канд.техн.наук, профессору Частикову А.П. принадлежит определение области научных исследований, постановка задачи, руководство в решении поставленных задач, участие в обсуждении и интерпретации результатов исследований.

Подписано в печать 29.07.2015. Печать трафаретная. Формат 60x84 '/„,. Усл. печ.л. 1,35. Тираж 100 экз. Заказ № 1420. Отпечатано в ООО «Издательский Дом-Юг» 350072, г. Краснодар, ул. Московская 2, корп. «В», оф. В-120, тел. +7(918) 41-50-571

e-mail: olfomenko@yandex.ra Сайт: http://id-yug.com