Система управления роботом-манипулятором с использованием нейросетевых алгоритмов ограничения рабочей области схвата

Abstract

Описаны состав и структура системы управления промышленным робототехническим комплексом, предназначенным для работы в герметичных камерах в условиях сильных радиационных излучений. В связи с превышением рабочей зоны манипулятора робототехнического комплекса над рабочим пространством герметичной камеры и необходимостью останова или уменьшения скорости движения при достижении зон ограничения предложено использование искусственной нейронной сети на основе перcептрона с сигмоидальной функцией активации, формирующего на выходе сигнал в диапазоне [0; 1], используемый как коэффициент передачи сигналов от внешних контуров управления и органов ручного управления манипулятором к внутренним контурам системы управления. Приведен вариант структуры системы управления, представлен способ формирования обучающих выборок нейронной сети и результаты математического моделирования работы системы управления. This article covers control system architecture of industrial robot (manipulator), designed to work in heavy nuclear fields. To increase safety of manipulator control and moving an additional level of monitoring gripper position has been added to control system. This level includes artificial neural network, based on perceptron with output signal in range [0;1], which is used as a coefficient of transferring manual controls from joysticks to internal loops of control system. Outlined the way of preparing teaching data set for neural network and results of control system math modeling.