автореферат диссертации по электротехнике, 05.09.03, диссертация на тему:Совершенствование электроприводов роботов на основе фаззи - регуляторов и нейронных сетей

На правах рукописи

ООЭ4528В2

МАХМУД Басеам Юнее

СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ЭЛЕКТРОПРИВОДОВ РОБОТОВ НА ОСНОВЕ ФАЗЗИ - РЕГУЛЯТОРОВ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Специальность 05. 09. 03 - Электротехнические комплексы и системы

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва 2008

003452862

Работа выполнена на кафедре «Автоматизированного электропривода» Московского энергетического института (Технического Университета).

11аучиый руководитель: кандидат технических наук, доцент

Сафонов Юрий Михайлович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Шевырев Юрий Вадимович, кандидат технических наук Безаев Владимир Григорьевич.

Ведущая организация: ОАО «Электропривод», г. Москва

Защита диссертации состоится «5» декабря 2008 года в 14 час. 00 мин. в аудитории М-611 на заседании диссертационного совета Д 212.157.02 при Московском энергетическом институте (техническом университете) по адресу: 111250, Москва, Красноказарменная ул., д. 13, корп. М.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского энергетического института (Технического Университета).

Отзыв на автореферат в двух экземплярах, заверенных печатью, просим отправлять по адресу: 111250, г. Москва, Красноказарменная ул., д. 14, Ученый Совет МЭИ (ТУ).

Автореферат разослан « I » //. 2008г.

Ученый секретарь

диссертационного совета Д 212.157.02 к.т.н., доцент

Цырук С. А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В связи с ростом необходимости автоматизации технологических процессов и замены человека в опасных для него условиях работы широкое применение в современном производстве и научных исследованиях находят роботы. В большинстве случаев под роботом подразумеваются программно-управляемые автоматические манипуляторы, выполняющие рабочие операции со сложными пространственными перемещениями.

При выполнении технологической задачи меняется конфигурация робота. Из-за взаимного влияния звеньев робота их многосвязиые электроприводы (ЭП) характеризуются переменными моментами инерции и моментами статической нагрузки. Это создает заметные проблемы при оптимизации контуров скорости и положения механизмов роботов. Многие роботы имеют автономные источники питания, например, аккумуляторные или солнечные батареи. В связи с ограниченностью ресурсов таких источников питания остро стоит задача экономии расхода потребляемой энергии приводами роботов, поэтому главной задачей оптимизации управления позиционным электроприводом роботов по технологическому признаку является реализация таких траекторий перемещения рабочих органов робота, при которых минимизируется расход энергии при наибольшем быстродействии движения в пределах требуемой точности позиционирования.

Применение классических систем позиционирования механизмов робота не обеспечивает перечисленные требования. Для электроприводов роботов, как систем с высокой сложностью и неполной информацией об объекте управления, наиболее эффективными могут оказаться интеллектуальные методы управления приводом (фаззи-управление и системы на базе нейронных сетей), которые позволяют сформулировать на логической основе необходимые алгоритмы управления при многих входных переменных.

Дель диссертационной работы. Разработка и совершенствование систем управления электроприводом роботов с изменяющимися в широком диапазоне параметрами механической части на основе фаззи-регуляторов и нейронных сетей с целью повышения качества работы привода при минимизации его электрических потерь.

Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:

з

1. Создание математической модели манипулятора робота.

2. Разработка регулятора положения с применением методов нечеткой логики.

3. Формирование оптимальной траектории перемещения с применением нейронных сетей.

4. Разработка схем управления и программного обеспечения для реализации разработанных алгоритмов.

5. Экспериментальное исследование разработанных способов управления на промышленном роботе ТУР-10.

Методы исследования. Теоретические исследования проводились путем анализа и синтеза уравнений движения робота с применением стандартных пакетов символьных вычислений, с применением теории электропривода и цифрового управления на основе принципов фаззи-управления и нейросетевого подхода. Результаты теоретического исследования проверялись компьютерным моделированием на основе программного пакета Ма'сЬ'о (ЗнтшИпк), а также экспериментально на разработанной лабораторной установке.

Обоснованность и достоверность результатов работы подтверждается математической строгостью всех преобразований, а также экспериментальными исследованиями на промышленном роботе ТУР-10 с синтезированной структурой системы управления его приводом.

Новые научные положения, выносимые на защиту-

1. Методика вывода уравнений движения манипулятора робота.

2. Разработка фаззи-регулятора положения с тремя входными переменными для позиционного электропривода.

3. Формирование набора правил и функций принадлежности для фаззи-регулятора положения с применением нейронных сетей.

4. Выбор оптимальной траектории перемещения на основе нейронно-сетевого подхода, обеспечивающего минимизацию электрических потерь при высоком быстродействии и точности позиционирования.

5. Определение оптимальной нейронной сети по минимуму ошибки позиционирования и времени обучения сети при ограниченных ресурсах микроконтроллера.

Практическая ценность работы.

1. Процедура автоматического вывода уравнений движения робота позволяет получить математические соотношения, описывающие модель робота любой сложности и удобные для применения в электроприводах роботов.

2. Применение фаззи-регулятора с тремя входными переменными позволяет уменьшать колебания тока и скорости в переходных процессах и в установившемся режиме работы привода, а также увеличивать точность позиционирования в широком диапазоне изменения момента инерции технологического объекта.

3. Применение нейронных сетей для оптимизации траектории движения схвата робота, позволяет сократить потребление энергии, а также повысить быстродействие системы с ограниченным ресурсом источника питания.

Апробация работы.

Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на УШ-ой международной научно-технической конференции «Новые идеи в науках о земле» (г. Москва, РГТРУ, 2007 г); на ХШ-ой и Х1У-ой международной научно-технической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (г. Москва, МЭИ(ТУ), 2007 г., 2008 г.); на научно-практической конференции «Геологические и инженерно-геологические проблемы развития гражданского и промышленного комплексов города Москвы» (г. Москва, РГГРУ, 2008 г.); на заседании кафедры АЭП МЭИ(ТУ).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано пять печатных работ, в том числе одна публикация в изданиях, рекомендованных ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы из 35 наименований и 3 приложений. Работа изложена на 191 страницах, содержит 125 рисунков и 28 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулирована цель работы и конкретизированы основные задачи и способы их решения.

В первой главе дана классификация роботов, проведен обзор основных

разработок и исследований в области решения уравнений движения манипуляторов роботов.

Способ расчета кинематических и динамических величин, определяющих математическую модель манипулятора, является одной из характеристик математического моделирования манипуляторов.

При выводе уравнений движения манипуляторов используются различные законы. Среди них можно выделить методы, основанные на уравнениях Лагранжа, Ньютона-Эйлера, Д'Аламбера, Кейна, которые были исследованы в работах Попова Е.П., Denavit J, Hollerbach J., Hartenberg R.S. и др.

Взаимное расположение звеньев и конфигурация манипулятора определяют способ задания систем координат и выбор параметров этих звеньев. В работе Hollerbach J. показано, что в большинстве случаев наиболее подходящим способом описания динамики являются уравнения Лагранжа второго рода. Поэтому в данной работе используется метод формирования уравнений движения манипулятора в форме Лагранжа. В отличие от вышеуказанных работ, предложено локальные системы координат звеньев манипулятора привязать к валам соответствующих двигателей.

В работе предложена универсальная методика вывода уравнений движения робота с применением пакета символьных вычислений на основе уравнений Лагранжа второго рода.

Исходя из полученных уравнений движения, строятся нагрузочные диаграммы механизма согласно требованиям к выполнению технологической задачи, на основе которых осуществляется выбор двигателей. Решение обратной задачи динамики необходимо для процесса управления выбранным двигателем' таким образом, чтобы он развивал момент, необходимый для выполнения технологической задачи.

Используя полученные уравнения движения, можно также оценить взаимовлияние звеньев. Показано, что возникающие при сложном движении кориолисовы моменты и центробежные силы искажают нагрузочные диаграммы двигателей, увеличивая среднеквадратичные моменты и соответственно потери энергии.

Во второй главе исследуются способы автоматического регулирования положения позиционных электроприводов (ПЭП). Система автоматического управления (САУ) положения предусматривается лишь на участках движения в

районе заданных рабочих позиций, а на основной части пути перемещения от одного положения к другому система разомкнута по выходной координате. Датчики подключаются в зоне точного останова. Они обеспечивают автоматическое регулирование положения по отклонению от заданной точки пути перемещения с требуемой точностью. Для электроприводов позиционных механизмов кроме регулирования положения обычно требуются регулирование скорости и ограничение тока якоря в переходных процессах допустимым значением I, =1СТоп-

Первоначально исследовалась трехконтурная система ПЭП с использованием параболического регулятора положения. Ограничение по току якоря приводит к необходимости усложнения регулятора положения. Поэтому строится сложный трехступенчатый регулятор положения, который работает на трёх участках в зависимости от значения отрабатываемого перемещения при торможении.

В качестве объекта исследования в работе принят промышленный робот (Г1Р) ТУР-10, моделирование осуществлялось в пакете Matlab (Simulink).

Анализ результатов моделирования трехконтурной системы ПЭП показал, что применение типовых методов управления не обеспечивает качественную настройку САУ ЭП при возможных изменениях момента инерции в процессе выполнения роботом технологической задачи.

В работе решение подобной задачи предложено на основе программного фаззи-управления в контуре положения. В существующих работах (Постников В.Г., Коротков A.B.) по применению фаззи-логики в ряде электротехнических систем и, в частности, в электроприводах, фаззи-регуляторы (ФР) были применены для однокоординатных ЭП. В отличие от этих работ предложено рассматривать прямое фаззи - управление в многокоординатном ЭП где фаззи-регулятор выполняет основную задачу управления при взаимовлиянии частей механизма робота между собой.

Сильные стороны такого подхода: описание условий и метода решения задачи на языке, близком к естественному языку; универсальность, любая математическая система может быть аппроксимирована системой, основанной на нечеткой логике.

Для каждой входной переменной предложено задать необходимое количество составляющих ее фаззи-множеств и определить вид функций

принадлежности этой переменной к данным фаззи-множествам. Количество фаззи-множеств для каждой входной переменной выбирается логически и технически целесообразным, исходя из следующего рассуждения: увеличение количества фаззи-множествс одной стороны приводит к уточнению создаваемого закона регулирования, а с другой стороны усложняет процедуру синтеза алгоритма, т.к. увеличивает - общее количество -правил и требуемую для ее хранения память.

Структурно ФР различаются по числу входных переменных и числу фаззи-множеств для каждой входной переменной, например, согласно принятому в работе обозначению, ФРЗ-З - соответствует фаззи-регулятор с тремя входными переменными и тремя фаззи-множествами для каждой входной переменной.

Для ФРЗ-З получаются три таблицы правил, которые формируют куб правил с числом правил (27).

При разложении куба правил ФРЗ-З получаются три таблицы правил, соответствующие трем входным переменным: «рассогласование», «скорость» и «ток». Таблица 1 отражает правила соответствующие всем возможным вариантам фаззи-множеств указанных переменных.

Таблица ).

1=пЬ 1=2 I—рЬ

\ Дф (1) \ пЬ ъ рЬ \Д<р 0)\ пЬ г рЬ \Дф га N. пЪ X рЬ

пЬ Ш11 рэ рь пЬ пЬ т рЬ пЬ пЬ рз рЬ

ъ пЬ г рь г пЬ 2 рь г пЬ г рЬ

рЬ пЬ 115 рт рь пЬ 1В рь рЬ пЬ рт

Эффективность различных ФР рассматривается путем сравнительного анализа результатов моделирования, в итоге которого определяются качественные зависимости для угла перемещения, скорости, тока и входного напряжения контура скорости при отработке заданного угла перемещения, а также количественные показатели качества регулирования: ошибка регулирования -Дфусг, перерегулирование - а и время регулирования - гпп. Обобщенные

зависимости по результатам моделирования приведены на рис.1, 2.

Применение ФРЗ-5 в управлении многокоординатного ПЭП мраничиваст перерегулирования на уровне менее 3% при изменении суммарного момента инерции в 10 раз, а при применении ФРЗ-З перерегулирование не превышает 5% при изменении суммарного момента инерции в 10 раз (рис.1).

Рис. 1. Зависимости перерегулирования от момента инерции при применении ФР2-5, ФРЗ-З и ФРЗ-5

Применение ФР2 вместо ФРЗ приводит к существенному росту

перерегулирования и ошибки позиционирования при десятикратном изменении

момента инерции (рис. 1, 2).

Рис.2. Зависимости ошибки позиционирования от момента инерции при применении ФР2-5, ФРЗ-З и ФРЗ-5

Из рис. 1, 2 следует, что применением в управлении фаззи-регулятора определенной структуры, можно добиваться приемлемых для роботов

показателей регулирования при известном диапазоне изменения момента инерции. Но нельзя исключать одного из главных недостатков нечеткого метода: исходный набор постулируемых нечетких правил формулируется экспертом-человеком и может оказаться неполным или противоречивым, вид и параметры функций принадлежности, описывающих входные и выходные переменные системы, выбираются субъективно и могут оказаться не вполне отражающими реальную действительность.

Для устранения указанного недостатка предложено реализовать исследуемую нечеткую систему ПЭП адаптивным методом на основе нейронных сетей, т.е. корректируя по мере работы системы и правила и параметры функций принадлежности.

Полученные по результатам моделирования обученного ФРЗ-З зависимости Д(р, а>, г (рис. 3) характеризуются отсутствием перерегулирования, ошибки позиционирования и наименьшими временами переходных процессов по сравнению со всеми рассмотренными ранее вариантами реализаций регуляторов положения. Отсюда следует вывод о преимуществе применения нейронной сети для построения и обучения ФР. Полученные правила и фаззи-множества можно в дальнейшем применять при программной реализации ФР, устранив тем самым возможные ошибки человека-эксперта.

Дф, рад

\*У<Ъ...........

и с

аг 0.4 об ое 1

со,1/с

Рис.3. Зависимости Лф и со от времени при отработке перемещения с применением ФРЗ-З на базе обученной нейронной сети: 1) 1=1хср; 2) 7=/1ср/3,16; 3) /=3,16/Еср

В третьей главе рассматривается вопрос оптимизации траектории движения схвата робота с применением нейронных сетей (НС).

ю

В качестве примера рассматривается привод промышленного робота (ГЕР), работающий в цилиндрической системе координат, (рис. 4).

Задача робота - переместить объект манипулирования из точки А в точку В. Эту задачу ПР может выполнить, перемещая объект манипулирования по различным траекториям (линии 1, 2, 3, 4).

При манипулировании объектами из точки в точку рабочей зоны большое значение имеет вопрос о затратах энергии и разряде аккумулятора, питающего силовые электрические цепи робота. Разряд источника питания (аккумулятора) можно оценивать, например, по соотношению:

q-']i(t)dt. (1)

о

Нижеприведенное соотношение позволяет оценивать энергию потерь:

W = }i\t)dt. (2)

о

Предложен план расчётов критериев согласно методу планирования экспериментов. Моделирование реализовано в среде системы символьных вычислений MAPLE-10. Входными переменными для двухзвенного робота, работающего в цилиндрической системе координат, являются т - масса груза, г -радиус выдвижение руки, v - скорость выдвижения руки, са - угловая скорость поворота колоны вокруг вертикальной оси и ф - угол поворота колоны вокруг вертикальной оси ПР.

и

Граничные значения входных переменных для проведения расчетов, выбираются исходя из требований, предъявляемых к данному классу ПР. Итоговые уравнения вышеуказанных критериев, полученные по методу ПФЭ 24, имеют вид:

; = 12б3+535ю+38г+177у+539ю + 116юю+101|ят+42|иу +

(31

72уоо+62п>ю -1 42гу - 62тп?+1 АЪгчсо+89/ято; Ч = =22,4+5,2т+2г + 6,5ю+2,6у+0,9/пг-0,7гу + тг + 0,бтг(й+

(4)

1,1 тсо+0,6/ч» - 0, 6у©+0,6 тт+1, 4т уоо - 0,7то -1, 2тто.

Рис-5. Графики зависимости разряда аккумулятора от времени отработки при /и=1 кг, т-5 кг и т=10 кг.

Полученные уравнения позволяют анализировать систему при различных сочетаниях факторов.

В поставленной задаче искомое решение С^^й^отр) должно удовлетворять сразу нескольким критериям оптимальности, т. е. минимально возможные значения энергии потерь при максимально возможном быстродействии системы. Поэтому оптимизация требует выбора компромиссного решения между множеством критериев. В работе предлагается использовать критерий качества <3, стремящийся к минимуму, согласно выражению:

(5)

где: д2= ¿0Тр; (€1* = >Чг* ~ ); кь к2 - весовые коэффициенты,

к\+к.2=1. Весовые коэффициенты выбираются исходя из важности данного критерия для потребителя. На рис. 6 показаны зависимости (¡\* и дг* от траектории движения.

9Г

№ траектории

Рис.6. Зависимость критериев оптимальности о г траектории

Для обеспечения оптимальной работы системы выбирается компромиссный вариант, при котором сохраняется высокое быстродействие при минимально возможных потерях энергии. Решение находится при значении ()(<]], <72). которое считается компромиссным (траектория 3, рис. 4) в соответствии с рис. 6. В результате расчётов получено решение, которому при ¿1=0,4 и Ь-0,6 соответствует /отр=3,18 с.

Для исследуемого в работе робота ТУР-10, имеющего пять степеней свободы, рассмотренная ранее методика получения уравнений в соответствии с планом полнофакторного эксперимента (ПФЭ) не применима, т.к. ошибка превысила 5%.

В работе предложен ортогональный центрально-композиционный план (ОЦКП). На основе полученных результатов для целевых функций IV и ц были определены коэффициенты многофакторной регрессии целевых функции и получены уравнения для первых двух звеньев:

Ж=480+317от+161,5ф,+54^<р2+57й)1+45со2+1527и<р1+35/гаф2+43/я©1+27»гю2-9(О1 ю2+ 27,8теф2(01+ 37«ф2со2-12,3 тиф^ со2-10,8 /яф 1Ф2М1 со2-236(/я2-0,86)-218(ф12-0,86)- 152(ф12-0,86)-101(ф22-0,86)-285(со,2-0,86)- 197(©22-0,86); (6)

д = П,3+4,4т+2,2ф1+0,8ф2+0,8со1+0,7а)2+2,17/яф1+0,23шф2+0,6?псо,+0,19тесй2+ 0,19тф2ш1+0Д9/иф2(й2-2,3(ш2-0,86)-3,8(ф12-0,86)-3,5(ф22-0,86)-7,14((о,2-0,86)- 2,79 (®22-0,86). (7)

Погрешность этих уравнений не превысила 5%.

После определения оптимальной траектории решается задача управления ПР на основе нейронно-сетевого подхода. На рис.7 показана структурная схема нейронно-сетового подхода для управления ПР.

Рис.7. Блок-схема нейронно-сетевого подхода для решения обратной задачи механики и формирования желаемых тахограмм

Критерием окончания обучения задано значение отклонения (Лк^, при котором обучение будет считаться законченным, например Ди-~0. Максимальное количество циклов обучения задано .£=500. После выполнения этого количества циклов обучение завершается. Процесс обучения иллюстрируется графиком зависимости оценки функционирования от номера эпохи обучения, (рис.8).

После окончания процесса обучения нейронная сеть была смоделирована в пакете МаЙаЬ (БтшНпк).

На рис. 9 показаны результаты моделирования системы управления с применением нейро-сетевого регулятора при уменьшенном значении момента инерции =0,000365 кгм2 и Мс=0,1 Нм: а) моделирование при входном сигнале типа Ш=<0о(1-С05(0?)), где: линия 1 иллюстрирует выход эталонной модели, а

линия 2- выход объекта управления; б) результаты моделирования при входном сигнале, обеспечивающем оптимальную траекторию, где линия 1 иллюстрирует выход эталонной модели (модель объекта управления со средним моментом инерции, приведённым к механизму звена ПР), линия 2 - выход объекта управления.

Рис.9. Результаты моделирования системы управления с применением ненросетевого регулятора: а) линия 1- выход эталонной модели; линия 2-выход объекта управления; б) линия 1-выход эталонной модели; линия 2 -выход объекта управлении.

Удачный выбор подходящей НС зависит от опыта разработчика. На рис. 10 показаны зависимости значений критерия (энергии потерь) от типа выбранной нейронной сети и числа эпох обучения. Видно, что чем больше число эпох обучения и сложнее НС, тем меньше энергия потерь (ближе к оптимальному значению).

Рис.10. Зависимость расхождения от эталонного значения энергии потерь от типа применяемой нейронной сети и числа эпох обучения.

Применение метода оптимизации траектории с помощью нейронной сети позволяет эксплуатировать робот в оптимальном варианте в зависимости от степени важности каждого из критериев.

В четвертой главе решается вопрос практической реализации фаззи-управления для рассматриваемого класса электроприводов и экспериментальная отработка оптимальной траектории движения схвата робота с применением нейронных сетей.

Экспериментальные исследования проводились на промышленном роботе ТУР-10 в лабораториях кафедры Теоретической Механики и Мехатроники МЭИ (ТУ). В процессе исследования использовался промышленный робот ТУР-10, для его анимации были изготовлены пять плат управления. Для связи с управляющим устройством (персональным компьютером) используется интерфейс КБ-485. Сигналы с импульсного энкодера, закреплённого на одной оси с двигателем, поступают непосредственно в микроконтроллер АТп^а16.

Тестирование программы, написанной на языке высокого уровня С++, осуществлялось путем сравнения параметров регулирования при применении ФРЗ-З с результатами, полученными при моделировании позиционного электропривода с фаззи-регулятором в среде Ма^аЬ (БшшНпк). Сопоставляя полученные результаты экспериментальных исследований с результатами моделирования системы позиционирования с подобньм ФРЗ-З, получены близкие результаты по перерегулированию и ошибке позиционирования.

На базе реализованной нейронной сети исследовалось влияния весовых коэффициентов к1, при экспериментальной отработке перемещения из точки А в точку В (рис. 11). Здесь, линия 1 получена в результате моделирования оптимальной траектории при к;=0,1, к2=0,9; линия 2 получена в результате экспериментальной отработки траектории при к/-0,1, к2=0,9. Из рис. 11 видно, что имеются незначительные расхождения между эталонной траекторией и отработкой данного перемещения в результате обучения нейронной сети при одинаковых весовых коэффициентах.

Рис.11. Результаты эксперимента при отработке перемещения: эталонная тахограмма (кривая 1, кг=0,9 и Аг=0,1); траектория по результатам обучения (кривая 2, А;=0,9 и траектория по результатам обучения (кривая 3, 0,5 и ¿2=0,5).

Линия 3 показывает изменение траектории движения экспериментальной отработки перемещения при изменении приоритетов важности факторов ¿/=0,4, ¿2=0,6.

Заключение

Диссертация представляет собой законченную научно-исследовательскую работу, в которой решена важная актуальная задача по разработке и совершенствованию системы управления электроприводом роботов с изменяющимися в широком диапазоне параметрами механической части на основе фаззи-регуляторов и нейронных сетей с целью повышения качества работы привода при минимизации его электрических потерь.

Основные результаты и выводы заключаются в следующем:

1. На основе уравнений Лагранжа второго рода разработана методика автоматического вывода уравнений, описывающих модель механической части робота в пакете символьных вычислений МАРЬЕ-10. Полученные по этой методике уравнения позволяют оценивать искажения нагрузочных диаграмм двигателей вследствие возникающих при сложном движении кориолисовых моментов и центробежных сил, увеличивающих потери энергии. Обоснована необходимость создания современных систем управления электроприводами роботов на основе фаззи-управления и нейронных сетей.

2. Разработаны математические модели различных вариантов реализации регуляторов положения (параболический, фаззи-регуляторы с двумя и тремя входными переменными и одной выходной, фаззи-регулятор на основе нейронной сети), которые реализованы в пакете Ма^аЬ (БипиНпк). Сравнительный анализ показателей качества регулирования при использовании таких регуляторов показывает, что применение фаззи-регулятора с тремя входными переменными приемлемо для многокоординатного электропривода роботов и обучение фаззи-регулятора позволяет устранить ошибку позиционирования и уменьшить перерегулирование по сравнению с необученным ФР.

3. На основе полученной математической модели манипулятора робота оценены возможности выбора оптимальной траектории движения по двум критериям (быстродействие, энергия потерь) с учетом влияния факторов (масса переносимого груза, скорость перемещения, угол поворота и радиус перемещения).

4. Разработана нейронная сеть, позволяющая формировать оптимальные траектории движения при заданных значениях начальных и конечных координат перемещения с учетом приоритетов быстродействия и потерь энергии.

5. Разработан эволюционный способ для построения и обучения нейронной сети, оптимальной по точности позиционирования и энергии потерь.

6. Разработана лабораторная установка на базе ПР ТУР-10 и микропроцессорного контроллера для экспериментальных исследований возможностей управления электроприводом робота. Экспериментально подтверждены алгоритмы с использованием фаззи-регулятора и нейросетевого подхода для управления многокоординатным роботом, полученные расхождения между эталонными теоретическими и экспериментальными траекториями минимальны.

Основное содержание диссертации отражено в следующих работах:

1. Махмуд Бассам. Автоматический вывод уразнений движения промышленных роботов.// Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тез. докл. VIII Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. - Москва: МЭИ, 2007.-С. 130-131.

2. Махмуд Бассам. Динамические нагрузки взаимосвязанных электроприводов// Новые идеи в науках оземле: Тез. докл. VIII Междунар. конф. -Москва: РГГРУ, 2007. - С. 420.

3. Махмуд Бассам. Применение фаззи-регулятора позиционирования в управлении многосвязанным электроприводом// Радиоэлектроника, электротехника и энергетика: Тез. докл. Междунар. науч.-техн. конф. студентов и аспирантов. -Москва: МЭИ, 2008 - С. 116-118.

4. Махмуд Бассам. Фаззи-управление многосвязанным электроприводом промышленных роботов: Тез. докл. Материалы науч. практической, конф. -Москва: РГГРУ, 2008. - № 13. - С. 219-220.

5. Махмуд Бассам., Сафонов Ю. М. Формирование траектории движения промышленного робота на базе искусственной нейронной сети // Электротехника. - 2008. - № 7. - С. 57-59.

Махмуд Бассам Юнее

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 30.10.2008 г. Формат 60x90, 1/16. Объем 1.25 пл. Тираж 100 экз. Заказ № 3936

Отпечатано в ООО "Фирма Блок" 107140, г. Москва, ул. Краснопрудная, вл. 13. т. (499) 264-30-73

www.firmablok.ru Изготовление брошюр, авторефератов, печать и переплет диссертаций.

Введение.

Цель и задачи.

1. Технологические требования к электроприводу роботов

1.1. Классификация и кинематика электропривода роботов.

1.2. Математическая модель механической части роботов и алгоритмы ее определения.

1.3. Нагрузочные диаграммы робота.

Выводы по главе 1.

2. Позиционные электроприводы с автоматическим управлением перемещением многокоординатного рабочего органа

2.1. Характеристика выделенной группы позиционных электроприводов.

2.2. Методика синтеза классического фаззи-регулятора положения для позиционного электропривода.

2.3. Синтез фаззи-регулятора для многокоординатного электропривода с переменными параметрами механической части.

2.4 Применение нейронных сетей для синтеза фаззи-регулятора.

Выводы по главе 2.

3. Оптимизация траектории движения робота

3.1. Возможные траектории движения робота.

3.2. Применение нейронных сетей для выбора оптимальной траектории робота.

Выводы по главе 3.

4. Эксперементальные исследования систем управления электроприводом промышленного робота

4.1. Разработка эксперементального стенда.

4.2. Анализ результатов экспериментального исследования.

4.3. Реализация выбора траектории движения на основе нейронных сетей на языке высокого уровня С++.

Выводы по главе 4.

В современном промышленном производстве и научных исследованиях в связи с ростом необходимости автоматизации технологических процессов и замены человека в опасных для него условиях работы широкое применение находят роботы. В большинстве случаев под роботом подразумеваются программно-управляемые автоматические манипуляторы, выполняющие рабочие операции со сложными пространственными перемещениями [10].

Основные задачи роботов перемещение массивных или крупногабаритных грузов, точная сварка, покраска, сортировка продукции и т.п. действия.

Несмотря на внешнее разнообразие задач, выполняемых роботами, все они сводятся к перемещению схвата из начальной в заданную точку рабочей зоны. Перемещение может выполняться по различным траекториям с учётом известных ограничений по моменту, скорости и конструктивных особенностей робота.

При выполнении технологической задачи меняется конфигурация робота. Учитывая взаимовлияния звеньев робота, многосвязанные электроприводы роботов характеризуются переменными моментом инерции и моментом статической нагрузки. Это создает проблему при оптимизации контура положения.

Многие роботы питаются от автономных источников питания, например, аккумуляторных или солнечных батарей. В связи с ограниченностью ресурсов таких источников питания, требуется при их применении решать задачи по снижению потребляемой энергии.

Управление роботом с заданной точностью и с учетом ограниченности ресурсов источника питания требует решения ряда актуальных задач:

-определения математических моделей механической части роботов;

-разработки регулятора положения, способствующего отработке перемещения с заданной точностью при изменении параметров механической части;

-разработки методики и средств, обеспечивающих минимизации расходов энергии при высоком быстродействии привода робота.

Как правило, число степеней подвижности манипулятора более пяти и вывод уравнений движения для таких систем представляется достаточно сложным. Более того, выражения уравнений движения получаются очень громоздкими и при ручном их выводе легко допустить ошибку, цена которой при анализе динамических и энергетических характеристик может оказаться очень высокой. Поэтому понятна необходимость разработки программ символьных вычислений для вывода уравнений движения робота, что позволит с помощью вычислительной техники получить математическую модель робота с высокой сложностью взаимосвязи его механизмов.

Для управления роботом, в современных технологиях находят всё большее применение интеллектуальные системы управления, среди которых имеют место и системы фаззи-управления (СФУ) верхнего технологического уровня. Достоинство СФУ - возможность аппроксимации системы любой сложности с помощью алгоритмов нечеткой логики. Поэтому для управления системами с высокой сложностью математической модели их описывающих или с неполной информацией об объекте управления оптимальными являются нечеткие методы управления, которые позволяют сформулировать на логической основе необходимые алгоритмы управления при многих входных переменных. Это позволит повысить качество автоматизированного технологического процесса таких систем.

В робототехничесьсих установках, требуемые перемещения должны выполняться соответствующими позиционными электроприводами в автоматическом режиме. Данная группа электроприводов может осуществлять операции типа перемещения готовой продукции по определенной ранее траектории.

Методы управления с применением методов нечеткой логики имеют несколько недостатков: противоречивость правил из-за недооценки эксперта и отклонение функции принадлежности от оптимального варианта, т. к. они 5 составляются субъективно. Устранения этих недостатков возможно на основе нейронных сетей, которые для привода роботов применяются не часто из-за отсутствия практических рекомендаций.

От того, насколько качественно данные позиционные электроприводы осуществляют заданные перемещения рабочих органов, зависит и качество управляемого технологического процесса. Режим позиционирования должен быть наилучшим для выполнения технологических задач. Колебания и перерегулирование в этом процессе следует минимизировать, чтобы уменьшить качание переносимого схватом робота груза. При этом позиционирование должно выполняться с требуемой точностью и с высоким быстродействием, чтобы перемещения укладывались в технологически заданный временной интервал. Задача «обеспечить наилучшее выполнение заданного потребностями технологического процесса перемещения рабочих органов робота, а именно: получить наименьшее потребление энергии и наибольшее быстродействие при отсутствии перерегулирования и в пределах требуемой точности позиционирования» является весьма актуальной для оптимизации рассматриваемой группы позиционных электроприводов по технологическому признаку.

Для электроприводов роботов и позиционных устройств находят применение типовые структуры системы управления с параболическим регулятором положения и фаззи-регуляторы с двумя входными переменными[11]. Подобные структуры не в состоянии качественно выполнить требуемое позиционирование в условиях особенностей данных электроприводов - нелинейного и значительного реактивного момента сопротивления с повышенным моментом трогания, а также возможных изменений моментов нагрузки и инерции, связанных с изменением конфигурации робота.

Адаптивное управление с традиционными регуляторами применительно позиционному электроприводу (ПЭП) с изменяемыми моментами нагрузки и инерции рабочего органа робота может оказаться весьма сложным по алгоритму и трудно стабилизируемым [17].

Системами управления электроприводами промышленных роботов (ПР) занимались акад. Макаров И. М., чл-корр,., Попов Е. П. Юревич Е. И и др.

Фаззи - регуляторами ПЭП занимались Борцов Ю. А., Постников В. Г., Шестаков В.М., Коротков А. В. и др.

Попытки применения фаззи-регуляторов для электроприводов роботов показали ограниченность возможностей таких регуляторов.

Представляется, что сформулированные выше задачи оптимизации для выделенных электроприводов более эффективно можно решать с применением следующих приемов:

- привязки систем координат к валам двигателей робота при получении его математической модели, способстгующей улучшению условий управления хоботом; ка ссновс прямого фаззи-управления з контуре положения, реагирующего , на изменение в широко?! диапазоне момента инерции и позволяющего достаточно просто на логическом уровне получить необходимый для оптимизации алгоритм;

- применения нейронных сетей для обучения фаззи-регулятора с целью ^спрззки параметров и устранения недостатков, введенных экспертом человеком'

- выбор оптимальной траектории схвата робота с применением нейронных' сетей, обеспечивающий снижение электрических затрат.

Холь скоро для верхнего уровня управления рассматриваемых технологических установок используется фаззи-контроллер, то оказывается практически целесообразным с целью получения единообразной элементной базы управления возложить на этот контроллер и задачу нижнего уровня управления <г:оз2.тдионнь1Х1 электроприводов, Таким . образом, задачу оптимизации ^геге-аной группы позиционных электроприводов по технологическому гФязс.-^и/.-.^а оскозе, .фа^к-контроллздг.д-!,, кздронных сетей >мощ?<? считать н /Р&геь диссертационно;! работы — Разработка и совершенствование систем управления электроприводом роботов с изменяющимися в широком диапазоне т^ршетрами механической части на основе фаззи-регуляторов и нейронных сетей 7 с целью повышения качества работы привода при минимизации его электрических потерь.

Для достижения данной цели решались следующие задачи:

1 - создание математической модели робота;

2 - разработка регулятора положения с применением методов нечеткой логики;

3 - формирование оптимальной траектории перемещения с применением нейронных сетей;

4 - разработка схем управления и программного обеспечения для реализации разработанных алгоритмов;

5 - экспериментальное исследование разработанных способов управления на промышленном роботе ТУР-10.

Основные результаты и выводы заключаются в следующем:

1. На основе уравнений Лагранжа второго рода разработана методика автоматического вывода уравнений, описывающих модель механической части робота в пакете символьных вычислений МАРЬЕ-10. Полученные по этой методике уравнения позволяют оценивать искажения нагрузочных диаграмм двигателей вследствие возникающих при сложном движении кориолисовых моментов и центробежных сил, увеличивающих потери энергии. Обоснована необходимость создания современных систем управления электроприводами роботов на основе фаззи-управления и нейронных сетей.

2. Разработаны математические модели различных вариантов реализации регуляторов положения (параболический, фаззи-регуляторы с двумя и тремя входными переменными и одной выходной, фаззи-регулятор на основе нейронной сети), которые реализованы в пакете МаЙаЬ (8шш1шк). Сравнительный анализ показателей качества регулирования при использовании таких регуляторов показывает, что применение фаззи-регулятора с тремя входными переменными приемлемо для многокоординатного электропривода роботов и обучение фаззи-регулятора позволяет устранить ошибку позиционирования и уменьшить перерегулирование по сравнению с необученным ФР.

3. На основе полученной математической модели манипулятора робота оценены возможности выбора оптимальной траектории движения по двум критериям (быстродействие, энергия потерь) с учетом влияния факторов (масса переносимого груза, скорость перемещения, угол поворота и радиус перемещения).

4. Разработана нейронная сеть, позволяющая формировать оптимальные траектории движения при заданных значениях начальных и конечных координат перемещения с учетом приоритетов быстродействия и потерь энергии.

5. Разработан эволюционный способ для построения и обучения нейронной сети, оптимальной по точности позиционирования и энергии потерь.

6. Разработана лабораторная установка на базе ПР ТУР-10 и микропроцессорного контроллера для экспериментальных исследований возможностей управления электроприводом робота. Экспериментально подтверждены алгоритмы с использованием фаззи-регулятора и нейросетевого подхода для управления многокоординатным роботом, полученные расхождения между эталонными теоретическими и экспериментальными траекториями минимальны.

Заключение

Диссертация представляет собой законченную научно-исследовательскую работу, в которой решена важная актуальная задача по разработке и совершенствованию системы управления электроприводом роботов с изменяющимися в широком диапазоне параметрами механической части на основе фаззи-регуляторов и нейронных сетей с целью повышения качества работы привода при минимизации его электрических потерь.

1. Дьяконов В. П. Круглов B.B. MATLAB 6.5 sp 1/7/7 spl/7 sp2 Simulink 5/6.

2. Инструменты искусственного интеллекта и биоинформатики. — М.:СОЛОН -Пресс, 2006.456с.: ил.

3. И.Ю.Балабан, Г.К.Боровин, В.В.Сазонов, "Язык программирования правых частей уравнений движения сложных механических систем", Препринт ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, N 62, 1998, 22 с.

4. Ильинский Н.Ф. Моделирование в технике: учеб. Пособие для вузов.- М.: Издательство МЭИ, 2004.-84с.

5. Ключев В.И.Теория электропривода: Учеб. для вузов.-2-e изд. Перераб. И доп. -М.: Энергоатомиздат, 2001.-704с. :ил.

6. Комашинский В. И. Смирнов Д. А. нейронные сети и их применение в системах управления и связи.- М.: Горячая линия- телеком, 2003. -94с.

7. Кулешов B.C. Лакота H.A. Динамика систем управления манипуляторами,1. М.,

8. Энергия», 1971. 304с. с илл.

9. Павловский М.А. Акинфиева Л.Ю. Бойчук О.Ф. Теоретическая механика. Динамика : учебник/ под общ. Ред. М.А Павловского.- К.: Выщ шк., 1990.-480с.:ил.

10. Погорелов Д.Ю., "Алгоритмы синтеза и численного интегрирования уравнений движения систем тел с большим числом степеней свободы", VIII Всероссийский съезд по теоретической и прикладной механике, Пермь, 2001, с. 490.

11. Попов Е.П. Управление роботами-манипуляторами. Изв.АН СССР, Техн. киберн., 1974, N 6, с.51-56.

12. Постников В.Г. Фаззи-регулятор электропривода механизма перемещения груза на маятниковой подвесе. // Тр. МЭИ (ТУ). Вып. 680, М.: Издательство МЭИ, 2004.

13. Постников В.Г. Реализация алгоритмов систем управления позиционных электроприводов на фаззи-контроллере. // Тр. МЭИ (ТУ). Вып. 681, М.: Издательство МЭИ, 2005

14. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский J1. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы: Пер. с польск. И. Д. Рудинского. — М.: Горячая линия Телеком, 2004. - 452 е.:

15. Сафонов Ю. М. Электроприводы промышленных роботов. -М .: Энергоатомиздат, 1990.-176с. :ил.

16. Терехов В.М., Владимирова Е.С. Некоторые аспекты применения фаззи-управления в электроприводах.// Электричество. 1999, № 9.

17. Терехов В.М. Алгоритмы фаззи-регуляторов в электротехнических системах.// Электричество. 2001. № 12.

18. Терехов В.М Осипов О.И Системы управления электроприводов. М.: издательский центр «Академия»,2005.-304с.

19. Терехов В.М. Фаззи-логика в электротехнике.// Электричество. 2000. №11.

20. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника.- М.: Мир, 1989.

21. Хайкинг, Сфймон, Нейронные сети: полный курс, 2-е изд., испр.: Пер. с англ. -М. : ООО "И.Д. Вильяме", 2006.- 1104 с.:ил -Парал. тит. англ.

22. Чёрных И.В. SIMULINK: среда создания инженерных приложений/ Под общ. Ред. к.т.н. Потемкина. -М: ДИАЛОГ-МИФИ,2003.-496С.

23. Castelain J.M, Bernier D. A new program based on the hipercomplex theory for automatic generation of the direct differential model of robot manipulators . Mech. mach, theory, vol. 25, N 1, 1990, c.69-83.

24. Dapper, R. Maafl, V. Zahn, R. Eckmiller, Neural Force Control (NFC) Applied to Industrial Manipulators in Interaction with Moving Rigid Objects, Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Robotics & Automation, Leuven, Belgium, May 1998.

25. Denavit J, Hartenberg R.S. A kinematic notation for lower-pair mechanisms based on matrices., J. Appl. Mech., 77, 1955, c.215-221.

26. Hollerbach J. A recursive Lagrangian formulation of manipulator dynamics and comparative study of dynamic complication complexity. IEEE Trans, on SMC, SMC-10, No 26, 1980, c.730-736.

27. Kahn M.E., Roth B. The near-minimum-time control of open -loop articulated kinematic chains, ASME J. of Dynam Syst, Measur.and Countr., vol. 93, 1971, c.164-172.

28. Kenneth O. Stanley, Risto Miikkulainen,Department of Computer Sciences, The University of Texas at Austin, Austin, TX 78712, USA.

29. Lin C.-T., Lee G. C. S., Reinforcement structure/parameter learning for neural-network-based fuzzy control systems, IEEE Transactions on Computers, February 1994, vol. nr 1.

30. Mahil S. On the application of Lagrange's method to the description of dynamic systems. IEEE Trans, on SMC, vol SMC-12, N 6, 1982.

31. Renaud N. An efficient iterative analytical procedure for obtaining a robot manipulator dynamic model. Proc. of Firstlnt. Symp. of Rob. Research, Bretton Woods, New Hampshire, USA, 1983.

32. Thomas M, Tesar D. Dynamic modeling of serial manipulator arms. Trans, of ASME, vol. 104, Sept, 1982,c.218-228.

33. Uicer J.J. Dynamic force analysis of spatial linkages, ASME J. of appl. mech., June, 1967, c.418-424.

34. Vukobratovic M, Kircanski N, Real-time dynamics of manipulation robots, Springer-Verlag, 1985.

35. Vukobratovic M., Stepanenko Y. Mathematical model of general anthropomorphic systems. Math Biosciences, Vol.17, 1973, c.191-242.

36. Vukobratovic M, Potkonjak V. Contribution to automatic forming of active chain models via Lagrangian form. J of Appl. Mech., N 1, 1979.