Рассматривается задача приведения конечного эффектора (центра схвата) антропоморфного манипулятора подводного аппарата в заданное положение за заданное время с помощью метода конечного состояния. На основе полученной кинематической модели антропоморфного манипулятора, построенной на основе подхода Денавита – Хартенберга (DH-модель), сформулирована динамическая модель, учитывающая динамику приводов сочленений. DH-модель использована в терминальном нелинейном критерии, отображающем близость ориентации и положения эффектора к заданным значениям. Динамическая модель приспособлена для эффективного применения авторского метода конечного состояния (МКС) и представляет собой систему дифференциальных уравнений для углов поворота звеньев манипулятора вокруг продольных и поперечных осей, правые части которой содержат только искомые МКС-управления. Такая модель позволила существенно упростить расчет управлений за счет упразднения численного решения дифференциальных уравнений специального вида, необходимых в случае использования в МКС нелинейных динамических моделей общего вида. Найденные МКС-управления далее использованы в выражениях для управляющих воздействий на электроприводы сочленений, полученных на основе динамических моделей электроприводов. Предполагается, что неизвестные параметры приводов, как функции углов поворота звеньев и других неизвестных факторов, могут быть определены экспериментально. Такая двухэтапная процедура позволила получить управление приводами в форме алгебраических и трансцендентных выражений. Наконец, представлены результаты моделирования процессов приведения конечного эффектора манипулятора в заданные положения на границах рабочей области с помощью разработанного программного обеспечения. Полученная при этом погрешность без учета погрешности измерений составила величины, не превышающие двух сантиметров на максимальном вылете руки длиной 1,2 метра. Работа выполнена в рамках федеральной целевой программы по разработке роботизированного аппарата, предназначенного для подводных исследовательских работ на малых глубинах (до 10 метров).
Решается задача слежения для нелинейного объекта по выходу в условиях внешних ограниченных возмущений, недоступных для измерения. Объект управления описывается гладкими функциями, для которых может быть определена их относительная динамическая степень. Функция возмущений удовлетворяет условию Липшица. Использованы стандартные модельные преобразования для перехода к описанию динамики объекта в ошибках. При синтезе алгоритма используется итеративная процедура с количеством шагов, равных показателю относительной динамической степени объекта. Предложенная система управления представляет собой робастную модификацию алгоритма обратного обхода интегратора и сохраняет его структуру. Ключевые изменения в алгоритме состоят в использовании метода вспомогательного контура для оценки и компенсации сигнала возмущения, а также в модельных преобразованиях, позволяющих уменьшить количество фильтров в системе управления. Метод вспомогательного контура дает возможность на каждом шаге синтеза алгоритма ввести в рассмотрение модель желаемой динамики ошибок слежения, что является основой для оценки величины возмущающего воздействия. Для оценки неизвестных сигналов и их производных используются известные наблюдатели с сильной обратной связью. Доказана сходимость ошибок слежения и наблюдения в замкнутой системе за конечное время с настраиваемой точностью, зависящей от величины возмущающих воздействий и параметров регулятора. Эффективность алгоритма подтверждена результатами компьютерного моделирования. Приведены графики работы предложенного метода и ближайшего аналога в режимах стабилизации и слежения, и представлены количественные показатели, позволяющие оценить качество регулирования. Практическая применимость метода рассмотрена на примере задачи управления лабораторным стендом «Twin Rotor MIMO System», который воспроизводит динамику винтокрылого летательного аппарата.
Цель данной работы заключается в рассмотрении математического инструментария для построения моделей нелинейных систем по вход-выходным данным. Фазовая плоскость системы разбивается на подобласти, с каждой из которых связана линейная модель. Каждая линейная модель представлена в форме пространства состояний. Для идентификации выбранных параметров линейных систем используется метод наименьших квадратов. Для получения общего выхода нелинейной системы используется нечеткое представление. Предлагаемая методология проверена на цифровых примерах.
1 - 3 из 3 результатов