Б. О. Джолдошев а из Института автоматики и информационных технологий нан кр, г. Бишкек; «Cинтез кибернетических автоматических систем с использованием эталонной модели»

Т.Т. Оморов, У.Б. Жунушалиев, Б.О. Джолдошевтың «Стационарлық емес робасты жүйелер үшін басқару құылғысын динамикалық жобалау» кепілді динамика қағидасы негізінде стационарлық емес робасты жүйелер үшін басқару құылғысын синтездеудің жаңа әдісі қсынылған.

In this article of T.T. Omorov, U.B. Zhunushaliev, B.O. Dzholdoshev «Dynamic Designing of the actuation device for non-stationary робастной systems» the new approach to synthesis of control systems by linear non-stationary multidimensional objects on the basis of a principle of guaranteed dynamics [1] is developed. The approach allows to define parametres of regulator САУ under initial engineering requirements to accuracy and speed of projected system.

E-mail: sadykova_salta@mail.ru

Первая разновидность роботов точно выполняет команды, заложенные в устройство для выполнения конкретной, например, вспомогательной операции (загрузка оборудования, снятие детали). При изменении же, например, расстояния до станка необходимо заново переделать программу и заново “обучить” робота.

Вторая разновидность роботов получает команды от человека оператора, например, при выполнении операций с радиоактивными веществами. Команды от человека робот получает с помощью биотоков (биотехнические роботы). Примером биотехнического робота может служить луноход.

Третья разновидность – роботы с искусственным интеллектом или интегральные роботы, имеющие ЭВМ с большим набором программ. Эти устройства воспринимают информацию об окружающей среде (температуру, расстояние, рельеф, форму), обрабатывают ее в соответствии с набором имеющихся программ и принимают соответствующее решение.

Общепринято мнение, что интеллектуальный робот обладает т.н. моделью внешнего мира или внутренней средой, что позволяет роботу действовать в условиях неопределенности информации ([Попов и др., 1976]). В том случае, если эта модель реализована в виде базы знаний, то целесообразно, чтобы эта база знаний была динамической. При этом коррекция правил вывода в условиях меняющейся внешней среды естественным образом реализует механизмы самообучения и адаптации.
§ 2. Интеллектуальные роботы
Если отойти от подобного «перечислительно-функционального» определения интеллектуальных роботов, то останется лишь два более или менее конструктивных определения. Первое заключается в том, что интеллектуальный робот – это робот, в состав которого входит интеллектуальная система управления. Тогда достаточно только выбрать определение интеллектуальной системы (ИС). Например, определить ИС как компьютерную систему для решения задач, которые или не могут быть решены человеком в реальное время, или же их решение требует автоматизированной поддержки, или же их решение дает результаты сопоставимые по информативности с решениями человека ([Финн, 2004a], [Финн, 2004b]).

Кроме того, среди прочего подразумевается, что задачи, решаемые ИС не предполагают полноты знаний, а сама ИС должна обладать способностями: к упорядочению данных и знаний с выделением существенных параметров; к обучению на основе позитивных и негативных примеров, к адаптации в соответствии с изменением множества фактов и знаний и т.д. ([Финн, 2004b])

Другим, менее формальным, определением интеллектуальности робота может быть способность системы решать задачи, сформулированные в общем виде. Это определение является, не смотря на свою «слабость», достаточно конструктивным, по крайней мере, для того, чтобы определить «степень интеллектуальности» робота.

Итак, несмотря на множество предлагаемых критериев интеллектуальности, самым сильным остается по-прежнему требование, согласно которому роль человека при взаимодействии с ИР должна свестись лишь к постановке задачи.

Важными свойствами системы управления является способность к обучению и адаптации, т.е. способность генерировать последовательности действий для поставленной цели, а также подстраивать свое поведение под изменяющиеся условия окружающей среды для достижения поставленных целей [2]. Изучение современных интеллектуальных роботов позволило развивать архитектуру их систем управления, состоящих из двух частей. Первая часть (динамическая система управления тела) предназначена для контроля многочисленных частей тела робота вместе с его механическими компонентами включая движения в пространстве и манипуляции (навыки движения). Например, он может осуществить контроль над механизмами робота с кинематическим и динамическим комплексом, чтобы обеспечить устойчивую ходьбу двуногого, устойчивый полет летающих, устойчивое плавание как рыба. Вторая часть (система управления поведения) предназначена для контроля навигации робота и различного поведения, планирования траектории, используя интегрированную информацию от органов зрения, слухового аппарата, распределенной осязательной системы так же как от каналов коммуникации с GPS, Интернетом, другими роботами или людьми. У современных интеллектуальных роботов может быть сложная исполнительная часть. Так, современный гуманоидный робот включает до 36 степеней свободы, которые необходимы для выполнения ходьбы на двух ногах и манипуляций двумя руками. Это включает интегрированную систему датчика, разрешающую выполнить сложные операции. Поэтому у системы управления для этого должно быть несколько уровней контроля.

Нейронные сети изначально были хорошо приспособлены для задач классификации. Первая модель перцептрона решала именно эту задачу. Именно поэтому наиболее широкое применение нейронные сети находят в системах распознавания образов. Ведутся попытки создания на базе однородных нейроподобных структур систем выбора действий интеллектуальных роботов. Возможно применение нейронных сетей для управления манипуляторами [9] – [Ротштейн, 1999].

1. 
   [Макаров и др., 2003] Макаров И.М., Топчиев Ю.И. Робототехника: история и перспективы. – М.: Наука, Издательство МАИ, 2003.
   
2. 
   [Мобильные роботы] Фестиваль "Мобильные роботы" в МГУ. http:// www.robot.ru
   
3. 
   [Охоцимский и др., 2000] Охоцимский Д.Е., Павловский В.Е., Плахов А.Г., Туганов А.Н. Моделирование игры роботов-футболистов и базовые алгоритмы управления ими. // Искусственный интеллект. – № 3, 2000.
   
4. 
   [Поспелов, 1988] Поспелов Г.С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. – М.: Наука, 1988.
   
5. 
   [Попов и др., 1976] Попов Э.В., Фридман Г.Р. Алгоритмические основы
   

6. 
   [Попов и др., 1990] Попов Е.П., Письменный Г.В. Основы робототехники: Введение в специальность. – М.: Высшая школа, 1990.
   
7. 
   [Финн, 2004a] Финн В.К. Искусственный интеллект: Идейная база и основной продукт, 9-я национальная конференция по искусственному интеллекту. Труды конференции. – Т.1. – М.: Физматлит, 2004.
   
8. 
   [Финн, 2004b] Финн В.К. Об интеллектуальном анализе данных // Новости искусственного интеллекта. – № 3, 2004.
   
9. 
   [Ротштейн, 1999] Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. – Винница: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 1999. – 320 с.
   

Еуразия ұлттық университетінің физика-техниқалық факультетінің Жүйелік талдау мен басқару кафедрасының «Автоматтандыру және басқару» мамандығының магистранты Салтанат Тоқтарханқызы Садықованың «MatLab ортасында интегралдық роботтың нобайын жасау» мақаласы осы кафедраның профессоры Д.Ә. Әубәкірдің ғылыми жетекшілігімен жазылды. Интегралды роботтың дамуы қазіргі уақытта көп қызығушылық туғызуда. Интегралды роботтың зерделі басқару жүйесінің нобайын жасау өте маңызды іс. Модель жасау нәтижелерді алдын ала қарап шығу үшін мүмкіндік береді. MatLab ортасында интегралдық роботтардың нобайын жасау үшін бар мүмкіндік бар.

In the article of Saltanat Tohtarhankyzy Sadykova "Modelling of the integral robot on Matlab" is written by the student of a speciality "Automation and control" chairs of the system analysis and control of physic-technical faculty of the Eurasian national university under the direction of the Professor Aubakir D.A. Development of intellectual robots is discussed. Architecture of intelligent robot control system is proposed. Modeling is very important for studying of integrated robots, allows doing preliminary viewing of results. MatLab has all means and possibilities for creation of functional models of robots.

УДК 622.232.8.72

ДИНАМИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ГОРНОГО ВЫЕМОЧНОГО МАНИПУЛЯТОРА С ПРИМЕНЕНИЕМ УРАВНЕНИЙ

НЬЮТОНА-ЭЙЛЕРА

К.С. Шоланов*, Т.Е. Ермеков**, М.И. Арпабеков**
*Казахский Национальный технический университет им. К. Сатпаева,

**Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева

Соединительное звено рассматриваемых выемочного манипулятора ВМФ-6, как правило, составлено из двух тел имеющих возможность поступательного перемещения относительно друг друга. Для системы состоящей из совокупности указанных тел, силы реакции между телами соединительного звена, а также усилия привода резцовой коронкой будут внутренними силами.

В расчетной схеме силового анализа (рис. 1) принято, что соединительное звено в точке А соединено с последним звеном первого СФГ с помощью шарового шарнира, а в точке В соединено со вторым СФГ с помощью шарового шарнира с пальцем.

C соединительным звеном свяжем систему координат BX_cY_cZ_c с началом в точке В. При этом ось ВZ_с направляется по оси соединительного звена. Кроме того выбираем вспомогательную систему координат СX_cxY_cxZ_cx, связанную со схватом и с началом в точке С и осями, параллельными одноименным осям системы координат BX_cY_cZ_c. Выбор дополнительной вспомогательной системы координат обусловлен необходимостью определения сил инерций и моментов от сил инерций резцовой коронки в системе координат, связанной непосредственно со пластом угля.

На рисунке 1 не показаны силы, действующие на соединительное звено, пласт угля. Однако показаны точки приложения сил тяжести, т.е. центры масс тел, из которых составлено соединительное звено.