Метод, алгоритм и устройство нечеткой фильтрации для управления позиционированием звеньев робота-манипулятора тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.05, кандидат наук Лунева Марина Юрьевна

  • Лунева Марина Юрьевна
  • кандидат науккандидат наук
  • 2021, ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет»
  • Специальность ВАК РФ05.13.05
  • Количество страниц 134
Лунева Марина Юрьевна. Метод, алгоритм и устройство нечеткой фильтрации для управления позиционированием звеньев робота-манипулятора: дис. кандидат наук: 05.13.05 - Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления. ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет». 2021. 134 с.

Оглавление диссертации кандидат наук Лунева Марина Юрьевна

СОКРАЩЕНИЯ И АББРЕВИАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РОБОТАМИ-МАНИПУЛЯТОРАМИ

1.1. Анализ существующих цифровых фильтров

1.1.1. Классификация цифровых фильтров

1.1.2. Фильтры с конечной и бесконечной импульсной характеристикой

1.1.3. Фильтр Калмана

1.1.4. Нечеткий фильтр Калмана

1.1.5. Шумы скольжения переменных резисторов

1.1.6. Патентный поиск, существующих цифровых фильтров и способов фильтрации

1.2. Анализ существующих роботов-манипуляторов и систем управления роботами-манипуляторами

1.2.1. Методы интеллектуализации систем управления роботов

1.2.2. Патентный поиск, существующих роботов-манипуляторов и системы управления роботами-манипуляторами

1.3. Факторы, влияющие на точность позиционирования звеньев робота-манипулятора

1.4. Способы улучшения точности позиционирования звеньев робота-манипулятора

1.5. Анализ вычислительной элементной базы в структуре системы управления роботом-манипулятором

Выводы по первой главе

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ, МЕТОД И АЛГОРИТМ НЕЧЕТКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ШУМОВ СКОЛЬЖЕНИЯ

2.1. Обобщенная математическая модель нечеткой фильтрации

2.1.1. Математическая модель нахождения суппорта нечеткой выходной переменной

2.1.2. Математическая модель расчета выходного напряжения

2.2. Метод нечеткой фильтрации шумов скольжения

2.3. Алгоритмизация вычислительного процесса нечеткой фильтрации шумов скольжения

2.3.1. Алгоритм расчета суппорта нечеткой выходной переменной

2.3.2. Алгоритм расчета выходного напряжения

Выводы по второй главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА СТРУКТУРНО-ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СХЕМЫ УСТРОЙСТВА НЕЧЕТКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ

3.1. Разработка структурно-функциональной схемы устройства нечеткой фильтрации

3.2. Моделирование расчета выходного напряжения и преобразование его в угол поворота сервопривода в устройстве нечеткой фильтрации

3.3. Проектирование имитационной модели устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения

Выводы по третьей главе

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ УСТРОЙСТВА НЕЧЕТКОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ШУМОВ СКОЛЬЖЕНИЯ ПРИ УПРАВЛЕНИИ РОБОТОМ-МАНИПУЛЯТОРОМ

4.1. Экспериментальная модель устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения в системе управления робота-манипулятора

4.2. Экспериментальные исследования времени выполнения вычислительных операций при нечеткой фильтрации

4.3. Экспериментальные исследования линейного и нелинейного дефаззификаторов

4.4. Определение точности работы устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения

4.5. Расчет доверительного интервала

Выводы по четвертой главе

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение А

Приложение Б

Приложение В

Приложение Г

СОКРАЩЕНИЯ И АББРЕВИАТУРЫ

КИХ - конечная импульсная характеристика

БИХ - бесконечная импульсная характеристика

НФК - нечеткий фильтр Калмана

РМ- робот-манипулятор

СУ - система управления

ЭС - экспертная система

БЗ - база знаний

НС - нейронные сети

НЛ - нечеткая логика

УНФ - устройство нечеткой фильтрации

НВП - нечеткая выходная переменная

ВН - выходное напряжение

ФП - функция принадлежности

АЦП - анолого-цифровой преобразователь

БРРН - блок расчета разности напряжений

БНВ - блок нечеткого вывода

RMSE (root means quare error) - корень из среднеквадратической ошибки БМОП - быстродействующий метод отношения площадей

ВВЕДЕНИЕ

Рекомендованный список диссертаций по специальности «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления», 05.13.05 шифр ВАК

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Метод, алгоритм и устройство нечеткой фильтрации для управления позиционированием звеньев робота-манипулятора»

Актуальность темы исследования.

Актуальным научным и практическим направлением развития средств вычислительной техники и систем управления является разработка методов, алгоритмов и специализированных устройств, обеспечивающих точность позиционирования механизмов роботов-манипуляторов. К одному из таких устройств относится цифровой фильтр, который представляет собой вычислительное устройство, реализованное на программном или аппаратном уровне и предназначенное для обработки выходного сигнала по определенному алгоритму с целью компенсации шумов, возникающих в процессе работы устройства.

В настоящее время широко применяются роботы-манипуляторы, использующиеся, например, для систем управления процессом движения, охлаждения изделий, выполнения нейрохирургических операций и т.д., управление которыми осуществляет оператор-специалист, в своей области знаний. Одним из основных элементов, через который происходит взаимодействие человека с роботом, являются переменные резисторы. В процессе работы переменных резисторов вследствие динамического взаимодействия двух контактирующих поверхностей - резистивного элемента и подвижного контакта возникают шумы скольжения, которые вызывают хаотическое изменение выходного сигнала. Шум скольжения обусловлен термоэлектрическим эффектом, который возникает в точках соприкосновения двух разных металлов. Это приводит к тому, что в процессе работы робота-манипулятора наблюдается прерывистое движение его механизмов.

Базовым алгоритмом, позволяющим устранить шумы скольжения переменных резисторов, является алгоритм фильтрации Калмана. Данный

алгоритм состоит из двух этапов. Этап экстраполяции, на котором осуществляется предсказание состояния системы на следующем шаге ее работы и этап корректировки системы, на котором определенные по специализированному алгоритму коэффициенты регулирования изменяют состояние системы на выходе фильтра Калмана. Для работы в условиях неопределенности и неточности исходных данных применяются нечеткие фильтры Калмана. Оптимальная работа этих двух фильтров требует точный подбор коэффициентов регулирования. Однако настройка коэффициентов фильтра Калмана и его нечеткого аналога вызывает сложность, поскольку необходимо провести ряд экспериментов, связанных с предсказаниями состояния системы на определенном шаге, и определить статистические переменные, которые используются для его работы, что требует дополнительного времени на его настройку.

Степень разработанности проблемы. Исследованием фильтров Калмана занимались как российские, так и зарубежные ученые: Елисеев А.В., Шахтарин Б. И., Yongjin Gangqi D., Akos O., исследованием нечетких фильтров Калмана занимались такие ученые, как Пучков А.Ю. Дли М.И., Matía F., Kuang S.-R.. Работы, представленных ученых не рассматривают работу таких механизмов, как - использование фильтрации в системе управления роботов-манипуляторов для стабилизации перемещения его звеньев, а так же не освещают методику по расчету суппорта выходной переменной, методику нахождения коэффициентов регулирования устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения, методику расчета выходного напряжения и преобразования его в угол поворота сервопривода, для перемещения звеньев робота-манипулятора, что в совокупности не позволяет стабилизировать их работу.

Одним из вариантов сокращения времени при выполнении вычислительных операций является разработка устройства нечеткой

фильтрации шумов скольжения. Под устройством нечеткой фильтрации шумов скольжения подразумевается устройство, реализующее сглаживание выходного сигнала на основе нечеткой модели, позволяющее сократить количество вычислительных операций, за счет чего увеличивается быстродействие процесса сглаживания выходного сигнала при обеспечении заданной точности. Нечеткая логика позволяет осуществить автоматическую настройку параметров выходной функции принадлежности, за счет чего сокращается время на обработку информации.

Изложенное выше указывает на актуальность поставленной научно-технической задачи разработки метода, алгоритма и устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения для управления позиционированием механизмов робота-манипулятора.

Работа выполнена при поддержке Минобрнауки Российской Федерации в рамках грантов Президента РФ для государственной поддержки молодых российских ученых № МД-707.2017.8 (Исследование, разработка и моделирование методов мягкого управления робототехническими комплексами на основе адаптивных нейро-нечетких обучающих систем) и № МД-2983.2015.8 (Разработка и исследование теоретических основ, методов адаптивного нейро-нечеткого управления сложными техническими системами на основе мягких вычислений), а также Госзадания № 0851 -20200032 (Исследование алгоритмов, моделей и методов повышения эффективности функционирования сложных технических систем).

Цель диссертационной работы - повышение точности и сокращение времени работы устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения переменных резисторов в системе управления позиционированием механизмов робота-манипулятора.

В соответствии с поставленной целью в работе решаются следующие основные задачи:

1. Анализ современных цифровых фильтров с целью обоснования выбранного направления исследования.

2. Разработка обобщенной математической модели нечеткой фильтрации шумов скольжения для управления позиционированием звеньев робота-манипулятора.

3. Создание метода и алгоритма работы устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения, для управления позиционированием звеньев робота-манипулятора.

4. Реализация структурно-функциональной схемы устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения переменных резисторов.

Объект исследования: устройство нечеткой фильтрации шумов скольжения переменных резисторов.

Предмет исследования: вычислительные процессы преобразования информации в структуре устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения переменных резисторов.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались теория нечеткой логики и множеств, методы математического моделирования, вычислительной математики и статистики, основы теории построения алгоритмов, регрессионный анализ, а также теория проектирования вычислительных устройств и ЭВМ.

Научная новизна и основные положения, выносимые на защиту:

1. Обобщенная математическая модель нечеткой фильтрации, включающая математическую модель нахождения суппорта нечеткой выходной переменной и математическую модель расчета выходного напряжения, отличающаяся тем, что для обеспечения условия полноты базы правил, выходная функция принадлежности строится в автоматическом режиме, позволяет повысить точность устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения переменных резисторов.

2. Метод нечеткой фильтрации шумов скольжения, отличающийся тем, что коэффициенты регулирования устройства нечеткой фильтрации вычисляются на основе быстродействующего дефаззификатора, позволяет увеличить скорость обработки операций в нечетком фильтре за счет сокращения числа вычислительных процедур.

3. Алгоритм нечеткой фильтрации шумов скольжения в задаче управления механизмами робота-манипулятора, отличающийся тем, что для вычисления коэффициентов регулирования нечеткого фильтра используется композиция минимаксной импликации и метода отношения площадей, позволяет минимизировать корень из среднеквадратической ошибки нечеткого фильтра.

4. Структурно-функциональная схема устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения переменных резисторов, отличающаяся совокупностью последовательности выполнения вычислительных операций метода нечеткой фильтрации, позволяет сгладить шумы скольжения переменных резисторов и обеспечить аддитивность нечеткой модели принятия решений.

Практическая ценность работы состоит в следующем:

1. Разработан способ обработки нечеткой информации (Пат. РФ №2709125), позволяющий сократить время этапа дефаззификации в структуре нечеткого вывода в 2 раза.

2. Создана программа для ЭВМ «Программа для синтеза нечеткого контроллера на базе ПЛИС и ЦАП и выводом результата на LCD дисплей» № 2019611202, позволяющая сократить время нечеткой фильтрации в 2 раза.

3. Разработана программа для ЭВМ «Программа для управления роботом-манипулятором» № 2017661425, позволяющая повысить точность позиционирования механизмов робота-манипулятора на 30%.

Реализация результатов работы.

Результаты, полученные в диссертационной работе, внедрены в ООО НПО «Кабельные сети» в условиях опытно-промышленных испытаний устройства нечеткой фильтрации для робота-манипулятора.

Предложенные алгоритм, метод и устройство нечеткой фильтрации шумов скольжения используются в образовательном процессе кафедры «Вычислительная техника» Юго-Западного государственного университета в рамках дисциплин «Интеллектуальные системы» и «Теория нечеткой логики и множеств», что подтверждается соответствующими актами внедрения.

Соответствие паспорту специальности.

Согласно паспорту специальности 05.13.05 - «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления» проблематика, рассмотренная в диссертации, соответствует пунктам 1 и 2 паспорта специальности. 1. Разработка научных основ создания и исследования общих свойств и принципов функционирования элементов, схем и устройств вычислительной техники и систем управления, а именно разработано устройство нечеткой фильтрации шумов скольжения переменных резисторов в системе управления роботом-манипулятором, позволяющее устранять шумы скольжения переменных резисторов и улучшить точность позиционирования звеньев робота-манипулятора. 2. Теоретический анализ и экспериментальное исследование функционирования элементов и устройств вычислительной техники и систем управления в нормальных и специальных условиях, с целью улучшения технико-экономических и эксплуатационных характеристик, а именно: разработаны метод и алгоритм работы устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения; проведен анализ и экспериментальные исследование вычислительного процесса преобразования информации в структуре нечеткого фильтра, доказывающие эффективность его использования.

Апробация результатов исследования. Диссертационная работа отражает результаты научных исследований, проводимых с 2016 по 2020 годы.

Основные теоретические положения и научные результаты диссертационной работы докладывались, обсуждались и получили положительную оценку на 21 международных и всероссийских научно -технических конференциях: «Молодежь и новые информационные технологии» (г. Череповец, 2016), «Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание» (г. Курск, 2017, 2018, 2019), «Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производств, технология и надежность машин, приборов и оборудования» (г. Вологда, 2017), «Инноватика» (г. Томск, 2017), «Фундаментальные исследования и инновационные технологии в машиностроении» (г. Москва, 2017, 2019), «Современные инновации в науке и технике» (Курск, 2018), «Будущее науки» (г. Курск, 2017), «Мехатроника, автоматика и робототехника» (г. Новокузнецк, 2017), «Новые информационные технологии и системы» (г. Пенза, 2016, 2019), «Интеллектуальные системы, управление и мехатроника» (г. Севастополь, 2017), «Интеллектуальные и информационные системы» (г. Тула, 2017), «Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы» (г. Курск, 2018), «МКПУ-2019» (г. Геленджик, 2019), «Интеллектуальные информационные технологии и интеллектуальный бизнес» (г. Вологда, 2020), «Современные информационные технологии. Теория и практика» (г. Череповец, 2020), «Обеспечение и повышение качества изделий машиностроения и авиакосмической техники» (г. Брянск, 2020), а также на научно-технических семинарах кафедры «Вычислительная

техника» Юго-Западного государственного университета (г. Курск, 2016-2020 гг.).

Личный вклад автора. Выносимые на защиту научные положения разработаны соискателем лично. В научных работах, выполненных в соавторстве, личный вклад соискателя состоит в следующем: разработка устройства нечеткой фильтрации [1, 86, 91, 92, 94, 95, 96, 108], разработка алгоритмов работы устройства нечеткой фильтрации [60, 61, 62, 93, 105, 110], разработаны быстродействующего дефаззификатора на основе линейного метода отношения площадей [65, 66, 107, 111].

Публикации. По теме диссертации опубликованы 21 научная работа, в том числе 5 статей в научных рецензируемых изданиях, входящих в перечень ВАК РФ, 3 работы, входящие в международную базу данных Scopus, 1 глава в монографии, получен 1 патент РФ на изобретение и 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка литературы, включающего 111 наименований, и приложений. Диссертационное исследование изложено на 134 страницах машинописного текста и содержит 46 рисунков, 8 таблиц.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ ЦИФРОВЫХ ФИЛЬТРОВ И СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РОБОТАМИ-МАНИПУЛЯТОРАМИ

1.1. Анализ существующих цифровых фильтров

Под цифровым фильтром будем понимать математический алгоритм, реализованный на программном и/или аппаратном уровне, который искусственно снижает шумы выходного сигнала. В цифровых фильтрах эта операция выполняется с помощью коэффициентов регулирования [1].

В настоящее время существует множество различных цифровых фильтров, ниже рассматривается их классификация.

1.1.1. Классификация цифровых фильтров

Рассмотрим классификацию цифровых фильтров, представленную на рисунке 1.1.

Цифровые фильтры

Классические фильтры Модифицированные фильтры

К1ЕХ фильтр

Нечеткий фильтр Калмана

БПХ фильтр

Устройство нечеткой фильтрации

Фильтр Калмана

Рисунок 1.1 - Классификация цифровых фильтров Цифровые фильтры делятся на два класса - это классические фильтры и модифицированные фильтры. К классическим фильтрам относятся БИХ и

КИХ фильтры, а так же фильтр Калмана. К модифицированным фильтрам относятся устройство нечеткой фильтрации и нечеткий фильтр Калмана.

1.1.2. Фильтры с конечной и бесконечной импульсной характеристикой

На рисунке 1.2 представлены структурные схемы реализации БИХ и КИХ фильтров.

а) б)

Рисунок 1.2 - Структурная схема реализации цифровых фильтров: а) КИХ-фильтр, б) БИХ - фильтр

Из структурной схемы видно, что текущий выходной сигнал КИХ-фильтра зависит от текущего и предыдущего (задержанных) значений входного сигнала. Выходной же сигнал БИХ-фильтра зависит от текущего и предыдущих (задержанных) значений входного сигнала, а так же от предыдущих (задержанных) значений выходного сигнала [2].

Одним из этапов разработки цифровых фильтров является этап нахождения их коэффициентов регулирования. На этом этапе выбирается один из видов аппроксимации требуемой амплитудной характеристики, и вычисляются значения коэффициентов ЬN для КИХ-фильтров или ам и ЬN для БИХ-фильтров [2-3].

Для нахождения коэффициентов БИХ-фильтров применяются метод инвариантного преобразования импульсных характеристик, метод нелинейного преобразования и метод размещения нулей и полюсов.

Для нахождения коэффициентов КИХ-фильтров применяются следующие методы.

1. Метод взвешивания.

2. Метод частотной выборки.

3. Оптимизационный метод.

В следующем разделе более подробно рассмотрим классический фильтр Калмана и принцип его работы

1.1.3. Фильтр Калмана

Фильтр Калмана - это эффективный рекурсивный фильтр, который оценивает состояние динамической системы по ряду измеренных шумов. На рисунке 1.3 представлен фильтр Калмана, разработанный в программе имитационного моделирования.

Рисунок 1.3 - Фильтр Калмана

Алгоритм работы фильтра Калмана состоит из двух этапов. Первый этап - экстраполяция. На данном этапе осуществляется предсказание состояния системы на шаг вперед (формула 1.1):

-к=* Х-+в «>, (11)

где хк - экстраполированное состояние системы в текущий момент времени,

л

- матрица зависимости текущего состояния системы от предыдущего, Хк-1 - предыдущее состояние системы, Вк - матрица влияния управляющего воздействия на систему, «к - управляющее воздействие на систему.

Как правило, управляющее воздействие неизвестно, а его воздействие на систему относят к шуму.

Далее осуществляется предсказание ошибки ковариации системы по формуле (1.2):

Рк = К Рк-1 + Ок, (1.2)

где Рк - экстраполированная ковариационная матрица вектора состояния динамической системы, Кк - матрица модели зависимости текущего

л

состояния системы от предыдущего, Рк-1 - скорректированная на предыдущем шаге ковариационная матрица вектора состояния, Ок -ковариационная матрица шума процесса [4].

На втором этапе алгоритма фильтрации Калмана осуществляется корректировка системы. Имеется два значения системы: фактическое значение системы и экстраполированное значение системы, полученное на предыдущем этапе. Суть данного этапа заключается в нахождении отклонения фактического значения от экстраполированного по формуле

(1.3):

У к = ^ - Нк - Як Хк, (1.3)

где 1к - фактическое состояние системы на к шаге, Нк - матрица измерений, которая отображает зависимость фактического состояния системы от рассчитанных данных, хк - экстраполированное значение системы на к шаге.

Далее по формуле (1.4) рассчитывается ковариационная матрица для вектора ошибки:

^к=Нк Рк нк + Як, а.4)

где 5к - ковариационная матрица вектора ошибки на к шаге, Як -ковариационная матрица шума измерений.

Следующим шагом рассчитываются матрица коэффициентов усиления фильтра Калмана по формуле (1.5):

Кк = Рк Нкт 5Г1, (1.5)

к к к к '

где Кк - матрица коэффициентов усиления Калмана.

Затем по полученным коэффициентам усиления корректируется значение состояния системы (формула 1.6) и находится ковариационная матрица оценки вектора состояния системы (формула 1.7):

х к = х к-1 + К к у к, (1.6)

где хк и хк-1- скорректированные значения на к и к-1 шагах, ук - отклонение фактического состояния системы на к шаге от экстраполированного,

Рк = (/ - КкНк)Рк, (17)

Л,

где рк - скорректированная ковариационная матрица вектора состояний системы, / - матрица идентичности.

Фильтр Калмана активно применяется в различных исследованиях. Рассмотрим некоторые из них. Исследование [5] предлагается нечеткий дополнительный фильтр Калмана для оценки положения беспилотного летательного аппарата. В работе [6] рассматривается визуальное управление роботом по сети с использованием методов фильтрации Калмана. В [7] исследовании был разработан новый интерфейс человек-манипулятор,

который оценивает положение и ориентацию человеческой руки с помощью 3D-камеры и инерциального измерительного устройства (1Ми). Здесь используется многочастичный фильтр и фильтр Калмана для оценки ориентации и положения руки человека, и фильтр конечной импульсной характеристики для обнаружения сбоев многочастичного фильтра. Для управления и навигации автономным подводным аппаратом в работе [8] предлагается использовать нечеткий фильтр Калмана и ансамблевый фильтр Калмана. Адаптивный фильтр Калмана применяется для самоадаптации длины дуги и повышения точности процесса газовой вольфрамовой дуговой сварки [9]. Так же фильтр Калмана рассматривается в работах [10-25] для решения различных задач. В фильтрах Калмана вызывает сложность настройка его коэффициентов, поскольку они заданы диапазоном рекомендуемых значений. Это вызывает сложность расчета и требует дополнительного времени на обработку информации. Нечеткая логика в данном случае используется для выбора единственного значения коэффициентов.

1.1.4. Нечеткий фильтр Калмана

В пункте 1.1.3 был рассмотрен алгоритм работы фильтра Калмана. Для оптимальной работы этого фильтра необходимо получить матрицы порождающих и измерительных шумов, т.е. матрицы Q и R. Неправильное определение матрицы ковариации приводит к неточности оценок состояний или к увеличению дисперсии погрешностей. Кроме того, неверная априорная информация может стать причиной расходимости и низкой эффективности фильтра в практических применениях, что увеличивает значение корня из среднеквадратической ошибки на 50-60% [26]. Целью нечеткого фильтра Калмана (НФК) является снижение погрешностей в процессе оценивания путем изменения или адаптации коэффициентов усиления фильтра за счет применения нечеткой логики.

НФК нашел широкое применение в следующих устройствах.

В работе [26] предлагается новый адаптивный нечеткий обобщенный фильтр Калмана, который был разработан на основе обобщенного фильтра Калмана. Данный фильтр предназначен для оценки ориентации беспилотного летательного аппарата на основе, полученных данных от датчика угловой скорости, акселерометра и магнитометра.

В исследовании [27] НФК применяется для решения обратных задач для экономического объекта. Данный метод решения опирается на данных о выходном процессе исследуемого объекта, которые, как правило, являются результатом измерений каких-либо параметров. Шум, присутствующий во время измерений значительно уменьшает точность решений. Применение НФК в данном случае устраняет проблему шумов, присутствующих в измерениях.

В статье [28] рассматривается НФК для улучшения выходного параметра бесплатформенной инерциальной навигационной системы. Алгоритм фильтрации зависит от динамических характеристик летательного аппарата с навигационной системой, установленной в нем. Бесплатформенная инерциальная навигационная система включает в себя неопределенности, связанные с несоответствием параметров модели, статистическую ошибка начальных условий и системные шумы, ошибки гироскопов и акселерометров. НФК в данном случае обеспечивает компромисс между точностью и вычислительной нагрузкой из-за увеличения размерности вектора состояния и связанных с ним матриц [28].

Также нечеткий фильтра Калмана для различных задач рассматривается в работах [29-39].

Таким образом, НФК так же, как и фильтр Калмана используется во многих задачах и успешно решает проблемы устранения шумов, возникающих в процессе работы устройства. Однако для стабильной работы этих фильтров требуется дополнительная настройка их параметров, что увеличивает число вычислительных операций и уменьшает быстродействие.

В связи с этим необходима разработка устройства нечеткой фильтрации, которое обеспечит устранение шумов скольжения переменных резисторов, при этом параметры устройства нечеткой фильтрации определяются автоматически, не требуя дополнительного времени на обработку экспертных данных.

1.1.5. Шумы скольжения переменных резисторов

Шумы скольжения переменных резисторов - шумы (напряжение помех), возникающие в динамическом режиме при движении (скольжении) подвижного контакта по резистивному элементу [40].

Характер и степень шумов зависят от динамического взаимодействия двух элементов - резистивный элемент и подвижный контакт, их структурой и состоянием. Последние, в свою очередь, зависят от силы прижатия и твердости контактирующих поверхностей; скорости перемещения контакта относительно резистивного элемента; стабильности линии контактирования; степени износа подвижного контакта и загрязненности рабочей поверхности резистивного элемента [40]. В диссертационном исследовании используются переменные резисторы для управления звеньями робота-манипулятора. Схема внутреннего устройства переменного резистора представлена на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4 - Схема внутреннего устройства переменного резистора

Переменный резистор состоит из двух основных компонентов - это ползунок и резистивное вещество [41]. Взаимодействие этих двух элементов вызывает шум скольжения.

Причиной шумов скольжения так же могут являться и другие факторы.

1. Короткое замыкание соседних витков при вращении подвижного контакта в проволочных переменных резисторах. Суть проблемы заключается в том, что подвижный контакт, имея определенную ширину, при вращении замыкает один или два витка.

2. Шум, который определяется ступенчатым характером изменения сопротивления. Этот вид шума вызван скачками напряжения между отдельными витками в проволочных переменных резисторах, когда ползунок перескакивает с одного витка на другой. Данный вид шума на выходе будет иметь вид пилообразного сигнала, наложенного на выходной сигнал.

3. Шум переходного напряжения (контактный шум). Этот шум возникает при прохождении тока через проходное сопротивление. Он проявляется как результат измерения площади ползунка и модуляции плотности тока, воспринимаемого в виде шума. На выходе данный вид шума будет проявляться в виде многократный пиков напряжения.

4. Генераторный шум, который вызван эффектом термопары, возникающим в точках соприкосновения разных металлов.

5. Механический шум, возникающий в динамическом режиме от чрезмерно большого выходного сопротивления [40].

Шумы перемещения переменных проволочных резисторов принято выражать через эквивалентное шумовое сопротивление и измерять в омах, а уровень шумов перемещения непроволочных резисторов - через напряжение шумов и измерять в милливольтах. Уровень шумов перемещения значительно превышает уровень тепловых и токовых шумов. Даже для сравнительно хороших непроволочных резисторов напряжение шумов

Похожие диссертационные работы по специальности «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления», 05.13.05 шифр ВАК

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Лунева Марина Юрьевна, 2021 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

[1]. Бобырь М.В. Нечеткий цифровой фильтр для управления роботом -манипулятором ARMino [Текст] / М.В. Бобырь, М.Ю.Лунева, К.А. Ноливос // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2019. - Т. 20. - №4. - С. 244-250.

[2]. Ханов В.Х. Цифровая обработка сигналов: учеб. пособие для студентов специальности 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника» очной формы обучения / В.Х. Ханов, Д.А. Никитин; Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т. -Красноярск, 2014. - 156 с.

[3]. Коберниченко В.Г. Расчет и проектирование цифровых фильтров / В.Г. Коберниченко.- Екатеринбург: Из-во Урал. ун-та, 2013. - 64 с.

[4]. Бобырь М.В. Моделирование нечеткого фильтра и фильтра Калмана для обработки входного сигнала [Текст] / М.В. Бобырь, В.А. Булатников // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2020): сборник трудов по материалам VI международной конференции и молодежнойй школы. - Самара, 2020. - С. 825-830.

[5]. Q. Yanga, L. Sunb, A Fuzzy ^mplementary Kalman Filter Basedon Visual and IMU Datafor UA Vlanding // Optik. - 2018. - №173. - Pp.279-291.

[6]. Y. Kwon, S. Huang, Y. Park, Enhancing E-quality Form Anufacture Using Kalman Filter Calibrated Visual Robotic Control // Robotics and Computer-Integrated Manufacturin. - 2011. - №27. - Pp.902-909.

[7]. G. Du, P. Zhang, A Novel Human-Manipulators Interface Using Hybrid Sensors With Kalman Filter and Particle Filter // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. - 2016. - №38. - Pp.93-101.

[8]. Ngatini, E. Apriliani, H. Nurhadi, Ensemble and Fuzzy Kalman Filter for Position Estimation of an Autonomous Underwater Vehicle Based on Dynamical

System of AUV Motion // Expert Systems With Applications. - 2017. - №68. -Pp.29-35.

[9]. H. Wanga,T. Lei, Y. Ronga, W. Shaoa, Y. Huang, Arc Length Stable Method of GTAW Based on Adaptive Kalman Filter // Journal of Manufacturing Processes. - 2020. - Pp.1-9.

[10]. Hongjiang Yu, Wei-PingZhu, Benoit Champagne Speech enhancement using a DNN-augmented colored-noise Kalman filter // Speech Communication, - 2020. - №125. - Pp. 142-151.

[11]. Wei Wang, Naibao He, Keming Yao, Jinwu Tong, Improved Kalman filter and its application in initial alignment // Optik, - 2020. - №226. - Pp. 165747.

[12]. Hyo-Sang Shin, Shaoming He, Antonios Tsourdos, Sample greedy gossip distributed Kalman filter // Information Fusion, - 2020. - №64. - Pp. 259-269.

[13]. Wei Feng, Qiaofeng Li, Qiuhai Lu Force localization and reconstruction based on a novel sparse Kalman filter // Mechanical Systems and Signal Processing, - 2020. - №144. - Pp.106890.

[14]. D.V.A.N. Ravi Kumar Conditioned measurement fused estimate Unscented Kalman filter for underwater target tracking using acoustic signals captured by Towed array // Applied Acoustics, - 2020. - №10. - Pp. 107742.

[15]. Gaoge Hu, Bingbing Gao, Yongmin Zhong, Chengfan Gu Unscented kalman filter with process noise covariance estimation for vehicular ins/gps integration system // Information Fusion, - 2020. - №64. - Pp. 194 - 204.

[16]. Jie Yuan, Yan Wang, Zhicheng Ji A differentially private square root unscented Kalman filter for protecting process parameters in ICPSs // ISA Transactions, - 2020. - №104. - Pp. 44-52.

[17]. V.Polotski, J.-P.Kenne, A.Gharbi, Kalman filter based production control of a failure-prone single-machine single-product manufacturing system with imprecise

demand and inventory information // Journal of Manufacturing Systems, - 2020. -№56. Pp. 558-572.

[18]. Jiaolong Wang, Chengxi Zhang, Qingxian Jia, Minzhe Li Suboptimal adaptive Kalman filtering based on the proportional control of prior error covariance, - 2020. - №100. - Pp. 145-154.

[19]. Zhiwei Xue, Yong Zhang,Cheng Cheng, Guijun Ma Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries with adaptive unscented kalman filter and optimized support vector regression // Neurocomputing. - 2020. - №376. - Pp. 95102.

[20]. Ujjwal Manikya Nath, Chanchal Dey, Rajani K.Mudi Designing of dynamic Kalman filter for prediction of mean arterial blood pressure // Procedia Computer Science, - 2020. - №167. - Pp.2478-2485.

[21]. Dan Liu, Zidong Wang, Yurong Liu, Fuad E. Alsaadid Extended Kalman filtering subject to random transmission delays: Dealing with packet disorders // Information Fusion, - 2020. - №60. - Pp. 80-86.

[22]. A. Paulo Moreira, Paulo Costa, José Limab New Approach for Beacons Based Mobile Robot Localization using Kalman Filters // Procedia Manufacturing, - 2020. - №51. - Pp. 512-519.

[23]. Fernando Nascimento de Oliveira, Wagner Piazza Gaglianone Expectations anchoring indexes for Brazil using Kalman filter: Exploring signals of inflation anchoring in the long term // International Economics, - 2020. - №163. - Pp. 7291.

[24]. Luc Meyer, Dalil Ichalal, Vincent Vigneron An unknown input extended Kalman filter for nonlinear stochastic systems // European Journal of Control, -2020. - №56. - Pp. 51-61.

[25]. Hongwei Wang, Wei Zhang, Junyi Zuo, Heping Wang Outlier-robust Kalman filters with mixture correntropy // Journal of the Franklin Institute, - 2020. - №357. - Pp.5058-5072.

[26]. Ноливос К.А., Бекетов А.Н., Лунева М.Ю. Графический интерфейс для управления роботом-манипулятором [Текст] //Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования: материалы XII Международной научно-технической конференции. - Вологда, 2017. - С. 166-168.

[27]. Павлов Д.А. Нечеткий фильтр Калмана в структуре алгоритма решения обратных задач для экономических объектов [Текст] // Прогрммные продукты и системы, 2013. №4. - С.199-203.

[28]. Деменков Н.Д., Чан Динь Минь Применение нечетого фильтра Калмана к навигационной задаче в БИНС с волновыми твердотельными гироскопами [Текст] // INTERMATIC. Материалы Международной научно-технической конференции. - Москва, 2018. - С. 576-581.

[29]. Danubia S.Pires, Ginalber L.O.Serra Methodology for modeling fuzzy Kalman filters of minimum realization from evolving clustering of experimental data // ISA Transactions, - 2020. - №105. - Pp.1-23.

[30]. Ahmed Abdul, Ibrahimabc Hai-bo, Zhouab Shuai-xia, Tand Chao-long, Zhangab Ji-an Duanab Regulated Kalman filter based training of an interval type-2 fuzzy system and its evaluation // Engineering Applications of Artificial Intelligence, - 2020. - №95. - Pp.10386.

[31]. Fernando Matiaa, Victor Jimeneza, Biel P.Alvaradoa, Rodolfo Haberb The fuzzy Kalman filter: Improving its implementation by reformulating uncertainty representation // Fuzzy Sets and Systems, - 2020. - №402. - Pp.78-104.

[32]. Nasser Jalili-Jahani, Ehsan Zeraatkar Fuzzy wavelet network based on extended Kalman filter training algorithm combined with least square weight estimation as a novel machine learning system in QSRR // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, - 2020. - №9. - Pp. 104191.

[33]. Qingquan Yanga, Lingling Sunb A fuzzy complementary Kalman filter based on visual and IMU data for UAV landing // Optik, - 2020. - №173. - Pp. 279-291.

[34]. N.Bouzeraa, M.Oussalahbc, N.Mezhoudb, A.Khireddinea Fuzzy extended Kalman filter for dynamic mobile localization in urban area using wireless network // Applied Soft Computing, - 2017. - №57. - Pp. 452-467.

[35]. Edwin Calderon-Mendoza, Patrick Schweitzer , SergeWeber Kalman filter and a fuzzy logic processor for series arcing fault detection in a home electrical network // International Journal of Electrical Power & Energy Systems, - 2019. -№107. - Pp. 251-263.

[36]. Navid Vafamand, Mohammad Mehdi Arefi, Alireza Khayatian Nonlinear system identification based on Takagi-Sugeno fuzzy modeling and unscented Kalman filter, - 2018 - №74. - Pp. 134-143.

[37]. H.M.Al-Hamadi Fuzzy logic voltage flicker estimation using Kalman filter // International Journal of Electrical Power & Energy Systems, - 2012. - №36. - Pp. 60-67.

[38]. Antonio Javier Barragán, Basil Mohammed Al-Hadithi, Agustín Jiménez, José Manuel Andújar A general methodology for online TS fuzzy modeling by the extended Kalman filter, - 2014. - №18. - Pp.277-289.

[39]. Abdelazeem A. Abdelsalam, Azza A. Eldesouky, Abdelhay A.Sallam Classification of power system disturbances using linear Kalman filter and fuzzy-expert system // International Journal of Electrical Power & Energy Systems, -2012. - №43. - Pp. 688-695.

[40]. Шумы скольжения (вращения) переменных резисторов [Электронный ресурс], Режим доступа: http://ldsound.ru/noises-sliding-variable-resistors/, свободный. - 10.07.2020.

[41]. Переменный резистор [Электронный ресурс], Режим доступа: https ://electroinfo.net/radiodetali/rezistory/peremennyj -rezistor.html, свободный. - 10.07.2020.

[42]. Пат. 2395158 РФ, H03H 17/00 Способ цифровой фильтрации сигналов / Кузовников А.В., Сомон В.Г.; заявитель и патентообладатель Открытое акционерное общество «Информационные спутниковые системы» имени академика М.Ф. Решетнёва, заявл. 19.02.2009; опубл. 20.07.2010, Бюл. №20. -9 с.

[43]. Пат. 2559707 РФ H03H 17/02 Способ цифровой фильтрации дискретного сигнала и цифровой фильтр для его реализации / Леденев Г.Я., Сухов Б.М.; заявитель и патентообладатель Открытое акционерное общество «Ракетно -космическая корпорация «Энергия» имени С.П. Королева», заявл. 10.12.2013; опубл. 10.08.2015, Бюл. № 22. - 9 с.

[44]. Чулюков В.А. Системы искусственного интеллекта. Практический курс / В.А. Чулюков, И.Ф. Астахова, А.С. Потапов. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 292 с.

[45]. Экспертные системы (ЭС) [Электронный ресурс], - Режим доступа: http ://masters. donntu. org/2005/kita/kapustina/library/exp_sys.htm, свободный. - 20.05.2020.

[46]. Остроух А.В. Интеллектуальные системы / А.В. Остроух. - Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. - 110 с.

[47]. Сидоркина И.Г. Системы искусственного интеллекта / И.Г. Сидоркина. -М.: КНОРУС, 2015. - 248 с.

[48]. Разработка экспертных систем [Электронный ресурс], - Режим доступа:http://www.aiportal.ru/articles/expert-systems/development-expsys.html, свободный. - 25.05.2020.

[49]. Что такое нейронные сети и как они работают? Классификация искусственных нейросетей [Электронный ресурс], - Режим доступа https ://yandex.ru/turbo/mining-cryptocurrency.ru/s/nejronnye-seti/, свободный. -30.05.2020.

[50]. Тадеусевич Р., Боровик Б., Гончаж Т., Леппер Б.Элементарное введение в технологию нейронных сетей с примерами программ / М.: Горячая линия -Телеком, 2011. - 408 с.

[51]. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика / М.: Горячая линия - Телеком, 2002. - 382 с.

[52]. Хайин С. Нейронные сети: полный курс / М.: Издатльский дом "Вильямс", 2006. - 1104 с.

[53]. Обучение нейронных сетей [Электронный ресурс], - Режим доступа https://intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/178?page=4, свободный. - 01.06.2020.

[54]. Комашинский В.И., Смирнов Д.А. Нейронные сети и их применение в системах управления и связи / М.: Горячая линия - Телеком, 2003. - 94 с.

[55]. Обучение нейронной сети [Элктронный ресурс], - Режим доступа https ://neuronus.com/theory/nn/238-obucheniya-nejronnoi-seti.html, свободный. -01.06.2020.

[56]. Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / Спб.:БХВ - Петербург, 2005. - 736с.

[57]. Лунева М.Ю.,Ноливос К.А. Применение нечеткой логики в системе управления роботом-манипулятором [Текст] // Мехатроника, автоматика и робототехника. - Новокузнецк, 2017. - С. 48-49.

[58]. Лунева М.Ю. Обзор интеллектуальных методов управления мобильными роботами [Текст] // Будущее науки - 2017: сборнике научных статей 5-й Международной молодежной научной конференции. - Курск, 2017. - С.110-113.

[59]. Лунева М.Ю. Нечеткая модель цифрового фильтра для управления роботом-манипулятором [Текст] // Современные инновации в науке и технике: сборник научных трудов 8-й Всероссийской научно-технической конференции с международным участием. - Курск, 2018. - С.132-134.

[60]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю., Архипов А.Е. Способ расчета напряжения в нечетком цифровом фильтре для робота-манипулятора [Текст] // Новые информационные технологии и системы: сборник научных статей XVI Международной научно-технической конференции. - Пенза, 2019. - С. 137140.

[61]. Лунева М.Ю.,Бобырь М.В. Алгоритм расчета коэффициентов нечеткого цифрового фильтра [Текст] // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. «Распознавание-2018»: сборник материалов XIV международной научно-технической конференции. - Курск, 2018. - С. 157159.

[62]. Bobyr M.V., Yakushev A.S., Luneva M.Yu. An algorithm for controlling of cutting speed based on soft calculations // International conference on modern trends in manufacturing technologies and equipment, Icmtmte 2017. - 2017. - Pp. - 1-5. DOI: 10.1051/matecconf/201712901064

[63]. А. Пегат Нечеткое моделирование и управление / М.: БИНОМ -Лаборатория знаний, 2013. - 798 с.

[64]. Лунева М.Ю.,Ноливос К.С., Титов В.С. Применение цифрового фильтра для управления роботом-манипулятором [Текст] // Мехатроника, автоматика и робототехника. - 2018. - №2. - С.51-52.

[65]. Лунева М.Ю. Математическая модель дефаззификатора на основе линейного метода отношения площадей [Текст] // Современные информационные технологии. Теория и практика. Материалы V Всероссийской научно-практической конференции. - Череповец, 2020. - С. 22-25.

[66]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю. Быстродействующий дефаззификатор на основе линейного метода отношения площадей [Текст] // Обеспечение и повышение качества изделий машиностроения и авиакосмической техники. Материалы Международной научно -технической конференции. - Брянск, 2020. - С. 346-350.

[67]. Пат. 2696508 РФ B25J 9/16, B25J 13/00Промышленный робот-манипулятор, с системой двойных энкодеров и способ его позиционирования / Барахтин А.В., Зиганшин И.А., Соловьев К.Ю.; заявитель и патентообладатель Общество с ограниченной ответственностью «Аркодим», заявл. 31.08.2018; опубл. 02.08.2019, Бюл. №22. - 16 с.

[68]. Пат. 2701459 РФ G05B 11/00, B25J 13/00 Устройство управления манипулятором робота / Градецкий В.А., Рулев Г.К., Рулева Л.Б. заявитель и патентообладатель Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем механики им. А.Ю. Ишлинского Российской академии наук (ИПМех РАН), заявл. 11.12.2018; опубл. 26.09.2019, Бюл. №27. - 13 с.

[69]. Пат. 2718025 РФ В25J 9/00, B23Q 5/22, B23Q 16/00, B23Q 16/14 Робот манипуляционный промышленны / Щурова Е.И., Мазеин П.Г. заявитель и патентообладатель федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Южно-Уральский

115

государственный университет (национальный исследовательский университет)», заявл. 04.07.2019; опубл. 30.03.2020, Бюл. №10. - 14с.

[70]. Пат. 2718240 РФ B25J 9/16, G06F 3/00 Способ управления роботом с помощью контроллеров и шлема виртуальной реальности / Ганюшкин А.Л., Зуев И.А. заявитель и патентообладатель Общество с ограниченной ответственностью «РОБОТ», заявл. 11.09.2019; опубл. 31.03.2020, Бюл. №10. - 8 с.

[71]. L. Grau, M. Lingamfelter, D. Ponzio, Z. Post, A. Ong, D. Le, F. Orozco, Robotic Arm Assisted Total Knee Arthroplasty Workflow Optimization Operative Times and Learning Curve // Arthoplasty Today. - 2019. - №27. - Pp. 1-6.

[72]. Y. Wu, F. Wang, S. Fan, J. Know-Fai Chow, Robotic in Dental Implantology // Oral and Maxillofacial Surgery Clinics of North America. - 2019. - №31. - Pp. 513-518.

[73]. Y. Hacioglu, Y. Ziya Arslan, N. Yagiz, MIMO Fuzzy Sliding Mode Controlled Dual Arm Robot in Load Transportation // Journal of the Franklin Iinstitute. - 2011. - №348. - Pp. 1886-1902.

[74]. H. Shin, S. Ho Jung, Y. Rack Choi, C. Hoi Kim, Development of a Shared Remote Control Robot for Aerial Work in Nuclear Power Plants // Nuclear Engineering and Technology. - 2018. - №50. - Pp. 613-618.

[75]. Баланев Н.В., Янов Р.А. Анализ факторов, влияющих на точность позиционирования промышленного робота и методы обеспечения заданной точности [Текст] // Достижения науки и образования. - 2016. - №1. - С. 1114.

[76]. L. Wang, C. Wang, W. Du, G. Xie, K. Song, X. Wang and F. Zhao Parameter optimization of a four-legged robot to improve motion trajectory accuracy using signal-to-noise ratio theory // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. -2018. - №51, Pp. 85-96.

[77]. C. Moller, H. C. Schmidt, N. H. Shah and Dr. J. Wollnack Enhanced absolute accuracy of an industrial milling robot using stereo camera system // Procedia Technology. - 2016. - №26. - Pp. 389-398.

[78]. A. Filiona, A. Joubaira, A. S. Tahanb and I. A. Bonev Robot calibration using a portable photogrammetry system // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. - №49. - Pp. 77-87.

[79]. Q. Yu, Guolei Wang, X. Hua, S. Zhang, L. Song, J. Zhang and K. Chen Base position optimization for mobile painting robot manipulators with multiple constraints // Robotics and Computer Integrated Manufacturing. - 2018. № 54, Pp. 56-64.

[80]. W. Zhang Vibration avoidance method for flexible robotic arm manipulation // Journal of the Franklin Institute. - 2018. - №355. Pp. 3968-3989.

[81]. Z. Liua, C. Maoa, J. Luoa, Y. Zhanga, C.L.PhilipChenb, A Three-Domain Fuzzy Wavelet Network Filter Using Fuzzy PSO for Robotic Assisted Minimally Invasive Surgery // Knowledge-Based Systems, Robotics and Autonomous Systems. - 2017. - №66. - Pp.13-27.

[82]. Arduino Mega 2560: распиновка, схема подключения и программирование [Электронный ресурс], Режим доступа: http://wiki.amperka.ru/%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%B A%D1%82%D1%8B:arduino-mega-2560, свободный. - 10.07.2020.

[83]. Arduino: Дребезг — программное и аппаратное устранение [Электронный ресурс], Режим доступа: https ://codius.ru/articles/Arduino_%D0%94%D1 %80%D0%B5 %D0%B 1 %D0%B 5%D0%B7%D0%B3_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B3%D1%80%D0%B0 %D0%BC%D0%BC%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B8_%D0%B0%D0% BF%D0%BF%D0%B0%D1%80%D0%B0%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B

5_%В1%83%В1%81%В1%82%В1%80%В0%В0%В0%ВВ%В0%В5%В0%БВ %Б0%В8%Б0%В5, свободный. - 10.07.2020.

[84]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю., Ноливос К.А. Нечеткий цифровой фильтр для управления роботом-манипулятором ARMino [Текст] // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2019. - Т. 20. - №4. - С. 244-250.

[85]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю.,Ноливос К.А. Алгоритм стабилизации перемещения робота-манипулятора [Текст] // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2018. - №7. - С. 34-40.

[86]. Бобырь М.В., Милостная Н.А., Булатников В.А., Лунева М.Ю. Исследование нечеткого цифрового фильтра для робота-манипулятора [Текст] // Известия Юго-Западного государственного университета - 2020. -Т.24. - №1. - С. 115-129.

[87]. Лунева М.Ю. Программный код для управления роботом -манипулятором [Текст] // Новые информационные технологии и системы: сборнике научных статей XIII Международной научно-техническойконференции. -Пенза, 2016 - С. 118-120.

[88]. Бобырь М.В., Милостная Н.А., Алтухов Д.О. Нечеткое параллельно-конвейерное устройство и способ управления термоэлементом [Текст] // Известия Юго-Западного государственного университета, 2019. Т. 23. № 5. -С. 145-160.

[89]. Бобырь М.В. Обучение нейро-нечетких систем: монография. - М.: ИНФРА-М, 2017 - С. 240, раздел: 2.3.1. - «Модель Мамдани» - С. 5-96.

[90]. Бобырь М.В., Кулабухов С.А. Дефаззификация вывода из базы нечетких правил на основе метода разности площадей [Текст] // Вестник компьютерных и информационных технологий, 2015. № 9 (135). - С. 32-41.

[91]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю. Устройство блока расчета разности напряжений в нечетком цифровом фильтре робота-манипулятора [Текст] //

Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. «Распознавание-2019»: сборник материалов XV международной научно -технической конференции. - Курск, 2019. - С. 49-51.

[92]. Пат. №2709125 Российская Федерация, МПК B23Q 11/10, B23Q 15/18. Способ и устройство для управления охлаждением режущего инструмента при обработке изделий на оборудовании с ЧПУ / Лунева М.Ю., Дородных А.А., Якушев А.С., Бобырь М.В., Архипов А.Е. заявитель и патентообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западный государственный университет" (ЮЗГУ). - №2018117316; заявл. 10.05.2018; опубл. 16.12.2019; Бюл. №32.

[93]. Лунева М.Ю.,Ноливос К. Нечеткая модель управления роботом-манипулятором [Текст] // Оптико-электронные приборы и устройства в системах распознавания образов, обработки изображений и символьной информации. Распознавание-2017: сборник материалов XIII Международной научно-технической конференции. - Курск, 2017. - С. 225-227.

[94]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю. Моделирование нечеткого цифрового фильтрадля робота-манипулятора в среде Simulink [Текст] // МКПУ-2019: Материалы XII мультиконференции по проблемам управления. - Геленджик, 2019. - С. 39- 41.

[95]. Лунева М.Ю. Устройство блока расчета степеней истинности нечеткого фильтра для управления роботом-манипулятором [Текст] // Интеллектуальные информационные системы: тенденции, проблемы, перспективы: материалы докладов VI всероссийской очной научно -практической конференции «ИИС-2018». - Курск, 2018. - С.101-102.

[96]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю. Моделирование блока расчета степеней истинности нечеткого цифрового фильтра в среде Simulink [Текст] //

119

Интеллектуальные информационные технологии и интеллектуальный бизнес (ИНФОС-2019). Материалы XII мультиконференции. - Вологда, 2019. - С. 39-41.

[97]. Лунева М.Ю. Решение задачи перемещения робота-манипулятора [Текст] // Интеллектуальные системы, управление и мехатроника-2017: материалы III Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. - Севастополь, 2017. - С.239-241.

[98]. Бобырь М.В., Ноливос К.А., Лунева М.Ю. Решение задачи позиционирования робота-манипулятора [Текст] // Интеллектуальные и информационные системы: материалы международной научно-технической конференции. - Тула, 2017. - C.152-154.

[99]. Бобырь М.В., Кулабухов С.А., Лунева М.Ю. Эрганичная модель робота -сортировщика [Текст] // Фундаментальные исследования и инновационные технологии в машиностроении. - Москва, 2017. - С. 65-67.

[100]. Лунева М.Ю. Алгоритм калибровки сервопривода [Текст] // Молодежь и новые информационные технологии: Материалы Всероссийской научно -практической конференции молодых ученых в рамках Программы развития деятельности студенческих объединений Череповецкого государственного университета «РАЙОМТ». - Череповец, 2016. - С. 215-216.

[101]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю. Интеллектуальный робот-манипулятор [Текст] // Инноватика-2017: сборник материалов XII Международной школы-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. - Томск, 2017. - С-73-75

[102]. Ноливос К.А., Бекетов А.Н., Лунева М.Ю. Графический интерфейс для управления роботом-манипулятором [Текст] // Автоматизация и энергосбережение машиностроительного и металлургического производства, технология и надежность машин, приборов и оборудования: материалы XII

Международной научно-технической конференции. - Вологда, 2017. - С. 166-168.

[103]. Лунева М.Ю.,Ноливос К.С., Титов В.С. Применение цифрового фильтра для управления роботом-манипулятором [Текст] // Мехатроника, автоматика и робототехника. - 2018. - №2. - С.51-52.

[104]. Ноливос К.С.А., Лунева М.Ю. Программа для управления роботом-манипулятором / Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2017661425, заявл. 14.08.2017, опубл. 12.10.2017.

[105]. Кулабухов С.А., Бобырь М.В., Архипов А.Е., Лунева М.Ю. Программа для синтеза нечеткого контроллера на базе ПЛИС с функциями АЦП и ЦАП и выводом результата на LCD дисплей / Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2018665408, заявл. 29.12.2018, опубл. 23.01.2019.

[106]. Пат. №2701841 Российская федерация, МПК G06F 3/00, G06N 7/02 Устройство дефаззификации на основе метода отношения площадей / Бобырь М.В., Кулабухов С.А., Архипов А.Е. заявитель и патентообладатель: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго-Западныйгосударственный университет" (ЮЗГУ). - 2018144147, заявл. 13.12.2018; опубл. 01.10.19; Бюл. №28.

[107]. Бобырь М.В., Лунева М.Ю. Фильтрация сигнала в нечетком цифровом фильтре на основе метода отношения площадей [Текст] // Известия Юго-Западного государственного университета, 2020. №3. - С. 183-195.

[108]. Бобырь М.В., Милостная Н.А., Алтухов Д.О. Оценка точности нечеткого быстродействующего параллельноконвейерного устройства [Текст] // Промышленные АСУ и контроллеры, 2020. № 4. - С. 17-24.

[109]. Bobyr M.V., Luneva M.Yu.,Nolivos K.A. S. Fuzzy digital filter algorithm // International russian automation conference, Rusautocon 2018. - 2018. - Pp. -1-5. DOI: 10.1109/RUSAUTOCON.2018.8501641.

[110]. Luneva M.Yu.,Bobyr M.V., Berezin N.M., Kruzhilina T.V. Calculating device for digital fuzzy filter in robot arm// International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM) 2019. - 2019. - Pp. 1-5.

[111]. Бобырь М.В., Милостная Н.А., Архипов А.Е., Лунева М.Ю. Анализ быстродействующих дефаззификаторов в задаче управления роботом -манипулятором [Текст] // Вестник компьютерных и информационных технологий - 2020. - №4. - С. 18-28.

Копия свидетельства о государственной регистрации программы для

ЭВМ №2017661425

российская федерация

RU 2017661425

v

федеральная служба по интеллектуальной собственности

ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

Номер регистрации (свидетельства):

Авторы:

Ноливос Сармиенто Кристиан Алехандро (ЕС), Лунева Марина Юрьевна (RU)

2017661425

Дата регистрации: 12.10.2017 Номер и дата поступления заявки:

Правообладатель:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Юго-Западный государственный университет» (ЯЦ)

2017618187 14.08.2017

Дата публикации: 12.102017

Контактные реквизиты: cris_93_bep@hotmail.com

Название программы для ЭВМ:

Программа для управления роботом-манипулятором

Реферат:

Программа предназначена для управления роботом-манипулятором. Программа определяет и отправляет сигнал для вращения приводов путем подключения к соответствующему СОМ-порту. Программа обеспечивает возможность выбора последовательного СОМ-порта: использования двух способов управления - цифровой способ (угол вращения определяется посредством графического интерфейса) и аналоговый способ (угол, вращения определяется посредством чтения сигнала с потенциометров установленных на схеме).

Тип реализующей ЭВМ: IBM РС-совмест. ПК

Язык программирования: Processing 3

Вид и версия операционной системы: Windows 7/8/8.1/10. Linux, M.AC OS

Объем программы для ЭВМ: 9.66 Кб

Копия свидетельства о государственной регистрации программы для

ЭВМ №2019611202

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

RU 2019611202

федеральная служба но интеллектуальной собственности

ГОСУДАРСТВЕННАЯ РЕГИСТРАЦИЯ ПРОГРАММЫ ДЛЯ ЭВМ

Помер регистрации ¡свидетельства): Автор(ы):

2019611202 Кулабузюв Сергей Алексеевич (ИЩ

Дата регистрации: 23.0j.2019 Бобырь Максим Владимирович (Е.Щ

Архипов Александр Евгеньевич (1Ш),

Номер и дата поступления заявки: Лунева Марина Юрьевна (ТШ)

2018665408 29.12.2018 Правообладателе и):

Дата публикации и номер бюллетеня: Федеральное государственное бюджетное

23.0120 {9 Бюл. № 2 образовательное учреждение высшего образования «Юго- Западный государственный

Контактные реквизиты: университет» (ЮЗГУ) ДОЦ)

нет

Название программы для "ЭВМ:

Программа для синтеза нечеткого контроллера на базе ПЛИС с функциями АЦП и ЦАП и выводом результата на LCD дисплей

Реферат:

Программа реализует алгоритм нечеткого логического вывода i НЛ В > для аналогового догнала. Преобразуя его в цифровой! вид. Рассчитав цифровое оно выводится на экран платы

LCD дисплея. Программа выполняет функции: преобразование входного аналогового сигнала в цифровой, расчет цифрового значения НЛВ. дефаззификация выполнена методом центра тяжести, преобразование рассчитанного цифрового сигнала в аналоговый, вывод расчета на LCD дисплей платы ПЛИС.

Язык программирования: Объем программы для ЭВМ:

Veiilog 23,J Кб

Приложение В

Копия свидетельства о государственной регистрации изобретения

№2709125

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ

RU

di)

2 709 125 3 С2

(51) MIIK

B23Q 1S/1S (2006.0})

B23Q1I/W (1006_01 j

ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ

ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ

(52) СПК

B23Q ÍJ/JS (2019*08); B23Q НПО (20HKÓ8J

<N1

О

Ю

(NJ

<Т) О N

<N

СП

(21X22) Займа: 2ШШ7316. 10.05.2018

(241 Дата начала отсчета cpoga дейсшии патента: 10 05 1018

Дата jwim-i ранил: 16 .12 2019

Прноримт(ы):

(22) Дата подачи кивки; L0.05.20l8

<4-31 Дата публикации чаявки: И.11.2019 Jáio.'i.

(4S) Опубликовано: 16.1220 i 9 Еюл.№ 55

Адрес для переписки:

H15ÍM0, Курская обл., г. Курск, ул. 50 лет Октября, 94, ЮЗГУ УИР

№ 32

(72i Автор ы):

Лунева Марина Юрьевна ÍRU), Дородные Александр Алексеевич lRU), Якушев Алексей Сергеевич (RU), Бобырь Максим Владимирович (RU), Архипов Александр Евгеньевич (RU)

(7.1 j Пате! пообладател bf hj:

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Юго Западный государственный университет" (ЮЗГУ) (RU)

<5fij Список документов, цитированных а отчете о поиске: RU 2SS616S С2, 10.06.2016. RU 2470757 С2, 27.12.2012. RU 2486í)St2 C2, 10.07.2013. RU 22S0540 С1,27J07.2JÜ06. IP 2003Z66209 A, 34.09.2003. С N 101797704 Л, 11.0S. 2010.

(541 Способ и устройство для управления охлаждением оборудовании с ЧПУ

(571 Реферат:

Нюбретеиие относится к области металлообработки и может бигь иснольювано ятя управления охлаждением режущего инструмента рря обработке надел ля на оборудоцапнн с Ч11У. Cnpcpfi включает перерасчет посредст вой нечет кого контролера щшрркеиш^ |н1дцяяцд)г| iba эагвор полевого транзистора упрйалШйня гермоэлеменгом I i о. Li. г ье при обработке изделии. На входы нечеткого контроллера подают напряжение на элементе Пельтъе, полученное от датчика напряжения, и радость температуры ни выходе Блока разности и температуры в зоне ьезанн,

режущего шгетрумепта при обработке изделий па

полученную or датчика температуры. При песйвпадепил1пие|>енных значений налряженля н температуры с заданными регулируют ндтрйснвносгь охлаждения режущего инструмента путем увеличения или уменьшении напряжения. шкииешгр на зата&р пплевого гршпнетйра с определение»! его величины при помощи девя!н нечетких правил управления. Испопъаояамне иэобрете нив щи войдет повысить точность управления охлаждением режущего HHCTpJiíeBTa и увеличить период я о стойкости. 2 вЖ ф-лы, 13 ill

70 С

hO -4 О (0

|\» tíl

О

hJ

Программа устройства нечеткой фильтрации шумов скольжения для управления позиционированием звеньев робота-манипулятора

#include <Servo.h> Servo dvigl; Servo dvig2; Servo dvig3; Servo dvig4; int sl, angll; int s2, angl2; int s3, angl3; int s4, angl4; int temp; double DX; doubletimeX; double A_1; double A_2; double A_3; double B_1; double B_2; double B_3;

double Rl, R2, R3, R4, R5, R6, R7, R8, R9; // правилапредпосылки

double Ml, M2, M3, M4, M5; // синглтоны у выходной переменной

double Y1, Y2, Y3, Y4, Y5; // заключения в правилах

double alpha, beta;

floatsnew;

intsr;

//unsigned long timel; inti, sum;

intmyArray[10]={0}; int count=0;

void setup() {

dvig1.attach(3); // левоеплечо dvig2.attach(4); // правоеплечо dvig3.attach(2); // захват dvig4.attach(5); // ось

Serial.begin (9600); }

void loop( )

{

s1=analogRead(A0); s2=analogRead(A 1); s3=analogRead(A2); s4=analogRead(A3); temp=s4;

delayMicroseconds (1); s4=analogRead(A3); DX = s4 - temp; //DX = 92; timeX = 0.55f;

// Расчет степени принадлежности для первой переменной if (DX > 200) {DX = 200;}

if (DX < 100.0f)

{

A_1 = (100.0f - DX) / 100.0f;

}

else {

A_1 = 0;

}

if (DX < 100.0f)

{

A_2 = DX / 100.0f;

}

else {

A_2 = (200.0f - DX) / 100.0f;

}

if (DX > 100.0f)

{

A_3 = (DX - 100.0f) / 100.0f;

}

else {

A_3 = 0;

}

// Расчет степени принадлежности для второй переменной

if (timeX< 0.5f) {

B_1 = (0.5f - timeX) / 0.5f;

}

else {

B_1 = 0;

}

if (timeX< 0.5f) {

B_2 = timeX / 0.5f;

}

else

{

B_2 = (1.0f - timeX) / 0.5f;

}

if (timeX> 0.5f) {

B_3 = (timeX - 0.5f) / 0.5f;

}

else {

B_3 = 0;

}

// Правила. Предпосылки R1 = min(A_1, B_1); R2 = min(A_1, B_2); R3 = min(A_1, B_3); R4 = min(A_2, B_1); R5 = min(A_2, B_2); R6 = min(A_2, B_3); R7 = min(A_3, B_1); R8 = min(A_3, B_2); R9 = min(A_3, B_3); // Правила. Заключения Y5 = R9;

Y4 = max (R8, R6); Y3 = max (R7, max(R5, R3)); Y2 = max (R4, R2); Y1 = R1;

// Метки и дефаззификация M1 = 0.9f; M2 = 0.8f; M3 = 0.7f; M4 = 0.6f;

M5 = 0.5f;

alpha = (Y1 * M1 + Y2 * M2 + Y3 * M3 + Y4 * M4 + Y5 * M5)I(Y1 + Y2 + Y3 + Y4 + Y5); beta = 1 - alpha; snew=(temp*alpha)+(s4*beta); Ilsnew=(temp*0.82f)+(s4*0.18f); l*sum=0;

for (i = 0; i<= 9; i ++) {

myArray[i] = analogRead(A3); sum = myArray[i] + sum;

delayMicroseconds (1); }

sr = sum/10;

if ((myArray[9] < (sr*0.9f ) )&&(myArray[9]>(sr*1.1f)) )

angl4 = map(sr,0,1023,5,180) ; else

angl4 = map(myArray[9],0,1023,5,180) ;

*/

angl1=map(s1, 0, 1023, 5, 140); angl2=map(s2, 0, 1023, 5, 140); angl3=map(s3, 0, 1023, 104, 140); angl4=map(snew, 0, 1023, 5, 180); Ilangl4=map(s4, 0, 1023, 5, 180); dvig1.write(angl1); dvig2.write(angl2) ; dvig3. write(angl3); dvig4.write(angl4) ; llcount = count+1; llif (count==10) count=0; I*Serial.print(angl 1) ; Serial.print(' ');

Serial.print(angl2); Serial.print(' '); Serial.print(angl3); Serial.print(' '); Serial.print(angl4) ; Serial.print(' '); Serial.print(s1); Serial.print(' '); Serial.print(myArray[9]); Serial.print(' '); Serial.print(sr); *l

Serial.print(DX); Serial.print(' '); Serial.print(timeX) ; Serial.print(' '); Serial.print(' '); Serial.print(' '); Serial.print(alpha) ; Serial.print(' '); Serial.println(beta) ;

lldelay(1000); }

Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.