ГИБРИДНАЯ НЕЙРОННАЯ МОДЕЛЬ ДВУХЗВЕННОГО МАНИПУЛЯТОРА КАК ЗВЕНА ПОРТОВОГО ПЕРЕГРУЗОЧНОГО ОБОРУДОВАНИЯ
Аннотация
Рассмотрена модель двухзвенного манипулятора, построенная на основе гибридной нейронной сети с использованием блоков ANFIS для решения инверсной кинематической задачи обеспечения движения рабочего элемента по заданной траектории. Двухзвенные манипуляторы широко используются в перегрузочном оборудовании, которым оснащены современные порты и транспортные терминалы. Показано, что применение элементов гибридных сетей с простыми способами обучения и настройки позволяет значительно повысить эффективность и качество функционирования манипуляторов путем использования решений, основанных на фундаментальных положениях теории систем искусственного интеллекта. Для задания траекторий движения спредера применены сплайны. Приведены уравнения динамики модели двухзвенного манипулятора, позволяющие выполнять оценки допустимых нагрузок элементов конструкции и обеспечивать безаварийные режимы функционирования манипулятора.
Ключевые слова
манипулятор, модель, гибридная сеть, обучающая выборка, искусственный интеллект, сплайн, инверсная кинематическая задача, траектория движения
Читать полный текст статьи: PDF
Список литературы
Ясницкий Л. Н. Искусственный интеллект и новые возможности компьютерного моделирования / Л. Н. Ясницкий // Вестник Пермского университета. Серия: Информационные системы и технологии. - 2005. - № 4. - С. 81-86.
Еремин Д. М. Искусственные нейронные сети в интеллектуальных системах управления / Д. М. Еремин, И. Б. Гарцеев. - М.: МИРЭА, 2004. - 75 с.
Ярушкина Н. Г. Современный интеллектуальный анализ нечетких временных рядов / Н. Г. Ярушкина // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Междунар. науч.- практ. конф. - 2007. - С. 19-29.
Чернодуб А. Н. Обзор методов нейроуправления / А. Н. Чернодуб, Д. А. Дзюба // Проблемы программирования. - 2011. - № 2. - С. 79-94.
Шмыков В. Г. Моделирование и автоматизация технологических процессов на водных путях / В. Г. Шмыков, В. В. Сахаров, С. В. Сабуров. - Котлас: Изд-во филиала «Дом печати - ВЯТКА», 2015. - 192 с.
Терехов В. А. Нейросетевые системы управления / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин. - М.: Высшая школа, 2002. - 184 с.
Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006. - 1104 с.
Калацкая Л. В. Организация и обучение искусственных нейронных сетей: экспериментальное учеб. пособие / Л. В. Калацкая, В. А. Новиков, В. С. Садов. - Минск: Изд-во БГУ, 2003. - 72 с.
Круглов В. В. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов. - М.: Физматлит, 2001. - 224 с.
Сахаров В. В. Модели и алгоритмы оптимизации технологических процессов на объектах водного транспорта в среде MATLAB: монография / В. В. Сахаров, А. А. Кузьмин, А. А. Чертков. - СПб.: Изд-во ГУМРФ им. адм. С. О. Макарова, 2015. - 436 с.
Сахаров В. В. Сплайн - метод экономичного управления расходом топлива на речных судах / В. В. Сахаров, А. А. Кузьмин, А. А. Чертков [и др.] // Речной транспорт (ХХI век). - 2014. - № 3(68). - С. 62-65.
Хакимов Б. Б. Моделирование корреляционных зависимостей сплайнами на примерах в геологии и экологии / Б. Б. Хакимов. - М.: Изд-во МГУ, 2003. - 141 с.
Андрианов Е. Н. Модальный метод параметрического демпфирования динамической системы / Е. Н. Андрианов, В. В. Сахаров, А. Г. Таранин // Журнал Университета водных коммуникаций. - 2012. - № 4. - С. 56a-66.
Об авторах
Вардомская Анна Александровна - старший преподаватель
ФГБОУ ВО «ГУМРФ имени адмирала С. О. Макарова»
