Построение и нейросетевая стабилизация оптимальных по быстродействию программных движений манипулятора с учетом конструктивных ограничений

Аннотация

Проблема построения и стабилизации оптимальных по быстродействию программных движений (ПД) манипулятора рассмотрена в контексте применения нейросетей для аппроксимации обратной модели динамики. Представление ПД в виде траекторий на фазовой плоскости использовано для получения явных зависимостей обобщенных координат от времени, краевых условий и конструктивных ограничений. Кратко рассмотрен вопрос синхронизации движений различных звеньев манипулятора. Нелинейный закон управления, использующий в качестве обратной модели динамики ее нейросетевое представление, проиллюстрирован при помощи моделирования на примере пятизвенного манипулятора (без учета динамики приводов, т.е. управление в виде обобщенных сил). Метод адресует оптимальное по быстродействию управление многосвязной нелинейной системой в режиме реального времени.

Abstract

The problem of programming and neural-net stabilizing of manipulator time-optimal trajectories is taken into consideration within context of neural-nets threatening for inverse dynamic model approximation. Trajectories are put into phase plane and generalized coordinates direct dependences on time and constraints are obtained. The problem of links movements’ synchronization is addressed in brief. A nonlinear control law with neural-net representation of inverse dynamic model is illustrated with simulations of 5 DOF manipulator control (without consideration of servo dynamics, i.e. Control signals are generalized forces). Method addresses time-optimal real-time control of multilinked nonlinear system.