Интеллектуальное управление роботом-манипулятором на основе мягких вычислений

БД, соответствующую концептуальной модели предметной области, а также систему базовых запросов, в которых уже заложены все необходимые ограничения видимости в соответствии с подмоделью ПрО каждого пользователя.

Таким образом, доступ к БД и обработка данных в СИС возможны только через концептуальную модель предметной области и области видимости пользователей, что обеспечивает корректное функционирование системы и автоматическую реализацию мощных механизмов защиты информации. При этом предложенный подход способствует наиболее тесному сотрудничеству пользователей и выполнению ими кооперативных действий, способствующих более высокому темпу развития предприятия и конкурентным преимуществам на рынке.

Литература

1. Духан Е.И., Синадский Н.И., Хорьков Д.А. Применение программно-аппаратных средств защиты компьютерной информации: учеб. пособие. Екатеринбург: УГТУ-УПИ, 2008. 182 с.

2. Мельников В.П., Клейменов С.А., Петраков А.М. Информационная безопасность и защита информации. М.: Академия, 2008. 336 с.

3. Gagliardi R., Lapis G., Lindsay B. A flexible and efficient database authorization facility. IBM Res. Rep. RJ6826, San Jose, CA, 1989.

4. Дрождин В.В., Зинченко Р.Е. Информатизация предприятия на основе самоорганизующейся информационной системы // Инновации в управлении и образовании: технико-технологические и методические аспекты: матер. II Междунар. науч.-практич. конф. В 2-х т. Тула, 2009. Т. 2. С. 91-93.

5. Дейт К. Введение в системы баз данных. М.: Вильямс, 2006. 1328 с.

References

1. Dukhan E.I., Sinadskiy N.I., Horkov D.A. Primenenie programmno-apparatnykh sredstv zashhity kompyuternoy infor-matsii: ucheb. posobie [Application of computer information security firmware: tutorial]. Ekaterinburg, Ural. State Tech. Univ. Publ., 2008 (in Russ.).

2. Melnikov V.P., Kleymenov S.A., Petrakov A.M. Informa-tsionnaya bezopasnost i zashchita informatsii [Information security]. Moscow, Akademiya Publ., 2008 (in Russ.).

3. Gagliardi R., Lapis G., Lindsay B. A flexible and efficient database authorization facility. IBM Res. Rep. RJ6826, San Jose, CA, 1989.

4. Drozhdin V.V., Zinchenko R.E. Materialy II Mezhdunar. nauchno-prakticheskoy konf. "Innovatsii v upravlenii i obrazova-nii: tekhniko-tekhnologicheskie i metodicheskie aspekty" [Proc. of the 2nd int. research-to-practice conf. "Innovations in management and education: engineering and methodological aspects"]. Tula, 2009, vol. 2, pp. 91-93 (in Russ.).

5. Date C.J. Introduction to Database Systems, 8th Ed. Addi-son-Wesley, 2003, 1024 p.

УДК 004.896

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РОБОТОМ-МАНИПУЛЯТОРОМ НА ОСНОВЕ МЯГКИХ ВЫЧИСЛЕНИЙ

А.В. Николаева, аспирант; С.В. Ульянов, д.ф.-м.н., профессор

Рассматривается проблема проектирования интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений на примере робота-манипулятора с тремя степенями свободы. Приводится общая методология проектирования робастных баз знаний с использованием специального интеллектуального инструментария - оптимизатора баз знаний на мягких вычислениях. Предложены варианты организации координационного управления: создание единой базы знаний, содержащей информацию о трех звеньях робота-манипулятора, а также метод разделения (декомпозиции) управления - создание независимых баз знаний для индивидуального управления звеньями. Эффективность спроектированных интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений рассматривается в сравнении с системой управления с постоянными параметрами регулирующего звена, определенными с помощью генетического алгоритма. Для оценки работы систем управления введена система критериев качества, учитывающая методы оценки переходных процессов теории автоматического управления, адаптированная для рассматриваемого объекта управления - робота-манипулятора с тремя степенями свободы. Оценка работы систем управления производится по результатам моделирования в среде MatLab/Simulink и по результатам серии экспериментов на физическом макете объекта управления.

Ключевые слова: интеллектуальная система управления, нечеткий регулятор, база знаний, технологии мягких вычислений.

INTELLIGENT CONTROL OF A ROBOT MANIPULATOR BASED ON SOFT COMPUTING

Nikolaeva A. V., postgraduate student; Ulyanov S. V., Dr.Sc. (Physics and Mathematics), professor (Dubna Internacional University for Nature, Socitty and Man, Universitetskaya St., 19, Dubna, 141980, Russian Federation, nikolaevaav@lenta.ru, ulyanovsv@mail.ru) Abstract. The problem of designing control systems using soft computing is described with 3 degrees of freedom manipulator as an example. The article investigates a general methodology of robust knowledge base design using special

intelligent toolkit (Knowledgebase Optimizator on soft computing technology). Variations of organization coordinated control are proposed: single knowledge base containing information about manipulator's three links, and a divided control method (independent knowledge bases for particular links control). The efficiency of constructed intelligent control systems using soft computing technology is described in comparison with control system using constant settings of regulator defined by genetic algorithm. Set of performance criteria taking into consideration for automatic control theory methods of transition estimations and tailored to concerned control object (3 degrees of freedom robot manipulator) is used to estimate control systems work. Estimate of control system work is performed by results of MatLab/Simulink simulation and experiment series on practical control object.

Keywords: intelligent control system, fuzzy controller, knowledge base, soft computing technology.

Принципиальной особенностью в построении многозвенных манипуляционных устройств является модульность, которая обеспечивает адаптивность и реконфигурируемость динамической структуры в соответствии с решаемой задачей [1-3]. Увеличение сложности структур объектов управления и трудности прогнозирования непредвиденных ситуаций управления усиливают внимание к поиску решения задачи гарантированного управления в условиях риска возникновения нештатных ситуаций. Построение интеллектуальной системы управления (ИСУ) роботом-манипулятором возможно с применением технологий мягких вычислений.

Структуры интеллектуальных систем управления с применением технологий мягких вычислений

Основным элементом ИСУ с применением технологий мягких вычислений [4, 5] является нечеткий регулятор (НР), управляющий коэффициентами усиления регулятора.

НР осуществляет управление коэффициентами усиления регулятора за счет интегрированной в него базы знаний (БЗ), включающей данные о виде и параметрах функций принадлежности входных и выходных нечетких переменных, а также набор нечетких продукционных правил.

В качестве регулятора используем пропорционально-интегрально-дифференциальный регулятор (ПИД-регулятор) как наиболее распространенный [6, 7].

Создание БЗ для НР производится с помощью Оптимизатора баз знаний (ОБЗ) на основе мягких вычислений в следующей последовательности:

- создание обучающего сигнала - определение типовой ситуации управления (например штатной ситуации), формирование таблицы коэффициентов ПИД-регулятора и ошибок управления с помощью генетического алгоритма (ГА);

- формирование модели нечеткого вывода -определение типа нечеткой модели, интерпретации нечетких операций, числа входных и выходных переменных;

- создание лингвистических переменных для входных значений;

- создание базы правил;

- настройка базы правил;

- оптимизация левых и правых частей правил БЗ.

На рисунке 1 приведена прямая цепь структуры ИСУ на основе ОБЗ с применением технологий мягких вычислений для управления роботом-манипулятором с тремя степенями свободы.

НР

TS

ГА

БЗ

Е ПИД- U ОУ Q

регулятор

т

Рис. 1. ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с одним НР:

£=[е1 е2 е3] - ошибка управления; К - матрица пропорциональных, дифференциальных и интегральных коэффициентов ПИД-регулятора - Кт, Кд,, Кш,

г = 1,3, где i - номер соответствующего звена робота-манипулятора; и=[и1 и2 и3] - управляющее воздействие; TS - обучающий сигнал; Q=[q1 93] - регулируемая величина

ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с единой БЗ, заложенной в НР, позволяет собрать информацию о взаимном поведении одновременно трех звеньев робота-манипулятора в единую БЗ, однако высокая сложность реализуемой БЗ требует значительных вычислительных ресурсов для создания и размещения. В [8] приводится зависимость максимального числа нечетких правил создаваемой БЗ от числа степеней свободы робота-манипулятора.

Упростить процесс проектирования ИСУ и снизить требования к вычислительным ресурсам возможно путем декомпозиции управления - разделения единой БЗ на несколько независимых. Однако в результате рассогласования работы разделенных независимых БЗ несколько снижается качество управления.

ИСУ с разделенным управлением на основе технологий мягких вычислений для управления манипулятором с тремя степенями свободы и с применением на нижнем исполнительном уровне ПИД-регулятора представлена на рисунке 2.

Q

Кз=[Кпз Кдз Киз]

НР3 - газ

ГАЗ

1 БЗЗ ,

к2 = [кп2 кд2 КИ2] '— — —

НР2 - т32

ГА2

1 БЗ2 ,

к1 = [кп1 кд1 ки1] '— — —

НР1 - тб1

ГА1

1 БЗ1 ,

Интеллектуальная надстройка на основе ОБЗ на мягких вычислениях

и

— ПИД-регулятор

и3

и2

и1

и

' qз х/ Звено 3

/// г! q2

\ / / N / / Звено 2

\\\ Звено 1

q2

ql

Q

ш

Р)_

Измерительная система

Рис. 2. ИСУ с разделенным управлением на ОБЗ на мягких вычислениях для управления манипулятором

с тремя степенями свободы: Qref - воздействующий (задающий) сигнал; Q'- измеренная регулируемая величина; s(t) - ограничение управляющего воздействия; d(t) - задержка в измерительной системе; ТБЬ г = 1,3 - обучающий сигнал соответствующего НР; тф - внешнее воздействие среды

Используется способ декомпозиции управления, когда каждый НР с заложенной БЗ отвечает за управление одним звеном.

Оценка работы рассмотренных ИСУ производится по результатам Ма1ЬаЬ^тиИпк-модели-рования и по результатам серии экспериментов на физическом ОУ.

Реализация системы управления роботом-манипулятором с тремя степенями свободы

Для исследования качества систем управления был разработан макет робота-манипулятора с тремя степенями свободы (рис. 3).

В отличие от традиционного подхода в данной работе поведение звеньев макета робота-манипулятора было формализовано таблицами соответствий, что позволило описать поведение робота в среде Ма1ЬаЬ^тиИпк, то есть была создана мо-

Рис. 3. Макет робота-манипулятора с тремя степенями свободы

К

К

К

Е

MatLab/Simulink-модели Физический макет

Критерий качества Система управления на ГА ИСУ с разделенным управлением ИСУ с одним НР Система управления на ГА ИСУ с разделенным управлением ИСУ с одним НР

Решение в штатных ситуациях управления 0,7 1 1 0,5 1 1

Решение в непредвиденных ситуациях управления 0,1 0,833333 1 0 0,9 1

Быстродействие 0,102167 0,516917 0,870667 0,02075 0,569167 0,813167

Относительное значение 1 0,996353 1 0,9282 0,996051 0,999625

перерегулирования

Относительная ошибка 0,820618 0,888263 0,999603 0,797575 0,989769 0,999625

позиционирования звеньев

Время одной итерации 0,981935 0,96783 0,969978 0,7483 0,75755 0,771525

Сложность реализации 1 0,948788 0,9682 1 0,935675 0,965925

управления

Общее управление 0,410689 0,819583 0,969501 0,305148 0,845152 0,938026

дель реального ОУ без привлечения математической модели манипулятора. Это позволило ускорить идентификацию модели ОУ и получение приемлемых параметров управления для разных типов систем управления и с различным уровнем интеллектуальности.

Для оценки работы систем управления (как для Ма1ЬаЪ/81тиИпк-моделей, так и для физического макета) введена хорошо известная система критериев качества, учитывающая методы оценки переходных процессов теории автоматического управления. Данные методы были адаптированы для рассматриваемого ОУ в следующем виде:

- решение задачи позиционирования в штатных ситуациях управления;

- решение задачи позиционирования в непредвиденных ситуациях управления;

- быстродействие;

- относительное значение перерегулирования;

- относительная ошибка позиционирования звеньев;

- время одной итерации;

- сложность реализации управления;

- общая оценка управления.

Методика проведения экспериментов приведена в [8].

Работу рассмотренных ИСУ на ОБЗ на основе мягких вычислений (с одним НР и с разделенным управлением) рассмотрим в сравнении с системой управления с постоянными коэффициентами ПИД-регулятора, подобранными с помощью ГА.

В таблице приведено сравнение ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с системой управления на ГА соответственно для Ма1ЬаЬ^тиИпк-модели и физического макета робота-манипулятора по введенному ряду критериев качества.

Из результатов сравнения видно, что при использовании ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях в отличие от системы управления на ГА задача управления решается как для штатных, так и непредвиденных ситуаций управления, значительно

увеличивается быстродействие, улучшается показатель точности позиционирования, однако увеличивается сложность реализации управления.

В результате использования ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с разделенным управлением по сравнению с ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с одним НР все показатели качества несколько ухудшаются, что происходит из-за рассогласования работы разделенных независимых БЗ.

Продемонстрируем работу рассмотренных ИСУ с применением технологий мягких вычислений (с одним НР) в условиях непредвиденных ситуаций управления (рис. 4) по сравнению с системой управления на ГА. В качестве непредвиденной выступает ситуация, одновременно включающая внешнее воздействие (принудительное перемещение второго звена) и внутренние изменения регулирующего звена (ограничение управляющего воздействия).

Как видно из рисунка 4, в отличие от системы управления на ГА ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях справляется с задачей точного позиционирования за малое число итераций.

Рассмотрим законы управления (рис. 5), формируемые описанными типами систем управления. Из рисунка видно, что законы управления, формируемые системой управления на ГА, для первого и третьего звеньев имеют заведомо большую амплитуду по сравнению с аналогичными законами управления, формируемыми ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях, однако для второго звена в законе управления, формируемом системой управления на ГА, не отражается реакция на внешнее воздействие, в результате чего задача точного позиционирования не решается. Законы управления, формируемые ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с разделенным управлением, по сравнению с ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с одним НР при сравнимой амплитуде имеют большее перерегулирование.

Таким образом, минимальный расход полезного ресурса при формировании законов управления

Рис. 4. Работа системы управления на ГА (слева); работа ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с одним НР

в непредвиденной ситуации управления

обеспечивается при использовании ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с одним НР.

В результате сравнения работы рассмотренных типов систем управления можно сделать следующие выводы:

- структура системы управления на основе ГА проста для реализации, однако вследствие постоянства параметров управления решение задачи точного позиционирования возможно только для части штатных ситуаций (для которых были подобраны коэффициенты ПИД-регулятора);

- единая БЗ ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с одним НР содержит наиболее полную информацию о поведении всех звеньев, что позволяет ИСУ работать как в штатных, так и в непредвиденных ситуациях управления; однако создание единой БЗ - сложный и длительный процесс, требующий значительных вычислительных ресурсов, а в дальнейшем и большого объема памяти для размещения БЗ;

- декомпозиция управления в структуре ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с разделенным управлением за счет незначительного снижения качества управления вследствие рассогласования поведения звеньев в результате независимости создания и функционирования БЗ позволяет значительно упростить процессы создания и размещения БЗ.

Влияние рассогласования управления в структуре ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с разделенным управлением может быть снижено организацией координационного управления путем введения дополнительного согласующего звена, реализация которого возможна с применением технологий квантовых вычислений. Опыт применения ОБЗ на мягких вычислениях показал повышенную эффективность по сравнению с инструментарием ANFIS в среде MatLab [9].

Литература

1. International assessment of research and development in robotics. WTEC Panel Report, 2006.

2. Lewis F.L., Munro N. Robot Manipulator Control, NY, 2004, 607 p.

3. Черноусько Ф.Л., Болотник Н.Н., Градецкий В.Г. Ма-нипуляционные роботы: динамика, управление, оптимизация. М.: Наука, 1989. 368 с.

4. Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Добрынин В.Н., Мишин А.А. Интеллектуальное робастное управление: технологии мягких вычислений. М.: ВНИИгеосистем, 2011. 408 с.

-----GA -

\

\

*V 1_-, -

Второе звено

f N Х-.

\'"У

...

Третье звено

ч.

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

Рис. 5. Законы управления, формируемые системой управления на ГА, ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с одним НР и ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях

с разделенным управлением: ОА - формируемый системой управления на ГА; ЕС - формируемый ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с одним НР; ¥С Decompositюn - формируемый ИСУ на ОБЗ на мягких вычислениях с разделенным управлением

20

30

40

50

40

5. Zadeh L.A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing. Communications of the ACM, 1994, vol. 37, no. 3, pp. 77-84.

6. Yu W., Rosen J. Neural PID Control of Robot Manipulators with Application to an Upper Limb Exoskeleton. Cybernetics, IEEE Transactions, 2013, vol. 43, no. 2.

7. Meza J.L., Santibanez V., Soto R., Llama M.A. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators. Industrial Electronics, IEEE Transactions, 2012, vol. 59, no. 6.

8. Николаева А.В., Ульянов С.В. Проектирование интеллектуальной системы управления роботом-манипулятором. Ч. 2: Декомпозиция управления и физический эксперимент на основе технологии мягких вычислений // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. 2013. № 1. С. 1-22.

9. Patel J., Gianchandani R. ANFIS control for robotic manipulators: Adaptive neuro fuzzy inference systems for intelligent control. LAP Lambert Academic Publ., 2011.

References

1. International assessment of research and development in robotics. WTEC Panel Report, 2006.

2. Lewis F.L., Munro N. Robot Manipulator Control. NY, 2004, 607 p.

3. Chernousko F.L., Bolotnik N.N., Gradeckiy V.G. Mani-pulyatsionnye roboty: dinamika, upravlenie, optimizatsiya [Manipulation Robots: Dynamics, control, optimization]. Moscow, Nauka Publ., 1989, 368 p.

4. Ulyanov S.V., Litvintseva L.V., Dobrynin V.N., Mi-shin A.A. Intellektualnoe robastnoe upravlenie: tekhnologii myag-kikh vychisleniy [Intelligent robust control: soft computing technology]. Moscow, VNIIgeosystem Publ., 2011, 408 p.

5. Zadeh L.A. Fuzzy Logic, Neural Networks, and Soft Computing. Communications of the ACM. 1994, vol. 37, no. 3, pp. 77-84.

6. Yu W., Rosen J. Neural PID Control of Robot Manipulators with Application to an Upper Limb Exoskeleton. Cybernetics, IEEE Transactions. 2013, vol. 43, no. 2.

7. Meza J.L., Santibanez V., Soto R., Llama M.A. Fuzzy Self-Tuning PID Semiglobal Regulator for Robot Manipulators. Industrial Electronics, IEEE Transactions. 2012, vol. 59, no. 6.

8. Nikolaeva A.V., Ulyanov S.V. Intelligent control system of a robot manipulator. Pt. 2. Control decomposition and physical experiment based on soft computing technology. Sistemny analiz v nauke i obrazovanii [System analysis in science and education]. 2013, no. 1, pp. 1-22 (in Russ.).

9. Patel J., Gianchandani R. ANFIS control for robotic manipulators: Adaptive neuro fuzzy inference systems for intelligent control. LAP Lambert Academic Publ., 2011.

УДК 338.2:681

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО УПРАВЛЕНИЮ СЛОЖНЫМИ ОБЪЕКТАМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИНАМИЧЕСКИХ НЕЧЕТКИХ КОГНИТИВНЫХ КАРТ

Б.В. Палюх, д.т.н., профессор

Обоснована необходимость использования алгоритмов когнитивного моделирования для определения согласованности стратегий социально-экономического и инновационного развития региона. Показана возможность реализации методов когнитивного моделирования, предполагающих применение многоуровневой динамической нечеткой когнитивной модели управления региональными инновационными процессами, в виде компьютерной программы. В процессе стратегического управления инновационной деятельностью в регионе выделены его основные функциональные блоки, что позволило сформулировать ключевые функциональные возможности предлагаемой интеллектуальной системы поддержки принятия решений по управлению сложными объектами. На основе результатов проведенного структурно-функционального моделирования бизнес-процессов стратегического управления инновационной деятельностью в регионах разработана адаптивная интеллектуальная информационно-аналитическая система, обеспечивающая поддержку принятия управленческих решений в области развития инновационной деятельности в регионе. Предложена архитектура адаптивной интеллектуальной информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью в регионе. Настоящая адаптивная интеллектуальная информационно-аналитическая система поддержки принятия решений по управлению инновационной деятельностью в регионе включает четыре блока: формирования стратегии регионального управления инновационной деятельностью, моделирования, оценки эффективности инвестиционных решений в области поддержки инновационной деятельности, контроллинга инновационной деятельности.

Ключевые слова: интеллектуальная система поддержки принятия решений, многоуровневая нечеткая когнитивная модель, инновационная деятельность, управление сложными объектами.