Управление нелинейными динамическими системами. Нейросетевая идентификация динамики манипулятора. Многообразие видов нелинейностей динамических процессов. Теория идентификации нелинейных систем. Математическое описание реальных сигналов помех.
Процесс получения моделей базируется, как правило, на теоретическом и экспериментальном анализе свойств этих систем. Если в качестве классов распознавания взять целевые и иные будущие состояния объекта управления, а в качестве признаков - факторы, влияющие на него, то в модели распознавания образов может быть сформирована количественная мера причинно-следственной связи факторов и состояний. идентификация манипулятор нейросетевой сигнал При решении задач управления роботом возникает необходимость построения динамической модели, учитывающей связи положения, скорости и ускорения звеньев с управляющими и возмущающими моментами и силами. Поэтому в динамической модели робота должны учитываться геометрические размеры и распределение масс звеньев, участвующих в движении, распределение сил и моментов, действующих в кинематической цепи, динамика приводных механизмов звеньев манипулятора. Динамика робота описывается следующей моделью [2]: , (1) где - векторы обобщенных координат, скоростей и ускорений; D(q) - матрица, характеризующая инерционные свойства манипулятора; - вектор центробежных и кориолисовых сил манипулятора; c(q) - вектор гравитационных сил, действующих на звенья манипулятора; M - вектор управляющих моментов, развиваемых приводами манипулятора.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
