Разработка системы управления многоосевым манипулятором - Дипломная работа

Федеральное агентство железнодорожного транспорта Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образованияЧеловек из года в год пытается создать машины, которые заменили бы его при решении сложных задач, а задачи связанные с огромным количеством информации действительно сложные и требует большого количества времени для решения их человеком. В идеале ученые стремятся к тому, чтобы машины сами решали все вышеперечисленные задачи, причем делали это не хуже человека, поэтому в настоящее время все больше значение и актуальность для исследователей приобретают системы на основе искусственного интеллекта. Разработка фиксированных алгоритмов не позволяет создавать действительно гибкие универсальные системы, поэтому растет интерес к системам с нечеткой логикой и нейронным сетям. Он обладает способностью организовать свои структурные компоненты, называемые нейронами, так, чтобы они могли выполнять конкретные задачи (распознавание образов, обработка сигналов органов чувств, моторные функции) во много раз быстрее, чем могут позволить самые быстродействующие компьютеры. Мы будем распознавать цвета, линии, цифры, и уделим особое внимание тому, чтобы наша программа сопоставляла всю полученную из топографических крат информацию, связывала некоторые элементы, например, конкретную цифру (высоту ландшафта) с линией (рельефом).Топографическая карта - называется подробное и точное изображение местности на плоскости, выполненное условными знаками с уменьшением всех линий местности. Топографическая карта содержит сведения об опорных геодезических пунктах, рельефе, гидрографии, растительности, грунтах, хозяйственных и культурных объектах, дорогах, коммуникациях, границах и других объектах местности. Отношение, показывающее, во сколько раз все линейные размеры местности уменьшены при изображении их на карте, называется масштабом карты. Все местные предметы изображаются на картах условными знаками. На топографических картах рельеф изображается горизонталями.В нем интегрированы вычисления, визуализация и программирование в удобной пользовательской среде, в которой задачи и их решения выражаются с помощью привычных математических обозначений. Рабочий стол MATLAB - это основное окно приложения MATLAB, рабочий стол состоит из пяти подокон: окна команд (Command Window), окна рабочего пространства (Workspace Browser), окна текущей папки (Current Directory Window), окна совершенных команд (Current History Window) и одного или нескольких окон графиков. Окно команд (Command Window) - это область, где пользователь набирает команды и выражения MATLAB после приглашения системы (>>) (ввод) и где система помещает свои отклики на команды пользователя (вывод). Двойное нажатие левой клавиши мыши на любую переменную в этом окне вызывает окно Редактор массивов, в котором можно увидеть дополнительную информацию о данном массиве, а также (во многих случаях) отредактировать его содержимое. Над заголовком окна рабочего пространства расположена метка Current Directory (текущая папка), за которым расположено окно текущей папки (Current Directory Window), отражающее ее полный системный путь, например, C:\MATLAB\Work.Изображение представляет собой двумерную функцию f (x, у), где х и у - это пространственные координаты, а амплитуда f в любой точке с парой координат (х, у) называется интенсивностью или уровнем серого цвета изображения в этой точке. Подходы к компьютеризации распознавания образов можно разделить на две основные категории: методы, основанные на теории решений, и структурный анализ. Первая категория имеет дело с образами, которые описываются количественными дескрипторами, такими как длина, площадь, текстура и многими другими дескрипторами, а вторая категория методов ориентирована на образы, которые можно хорошо представить символьной информацией, например, символьными строками, и которые можно описать свойствами и взаимоотношениями между этими символами. Например, если в случае идентификации рыбы окунь/лосось в качестве характеристики выбрать только длину рыбы, то никакое классифицирующее правило не сможет точно определить тип рыбы, поскольку весьма вероятно встретить лосося и окуня одинаковой длины; Классифицирующее правило - правило, которое по значениям характеристических свойств объекта отнесет его к одному из образов.Любое изображение в MATLAB представляется в виде массива с числами. Топографическая карта обычно выполнена в полно цветном варианте, линии рельефа и все цифры выполнены одним цветом. Поэтому, зная цвета линий и цифр, мы можем их выделить из числа других объектов на карте, и преобразовать наше растровое изображение в логический формат, то есть в новую матрицу. Эта матрица будет представлять собой значения только 1 и 0 - там, где находиться линия или число - 1, а там, где остальные объекты 0. Распознаем каждую цифру по ее особенным свойствам (например, число Эйлера, эксцентриситет, центр масс и так далее), а затем соединим все полученные цифры в числа, составим новую матрицу чисел.

Содержание

Введение

1. Теоретические сведения и методы решения задачи

1.1 Топографические карты

1.2 Среда программирования MATLAB

1.3 Распознавание образов

2. Разработка и написание программы

2.1 Алгоритмы работы программы

2.2 Распознавание линий

2.3 Сопоставление данных

3. Эргономическая оценка рабочего места оператора

4. Расчет экономической эффективности

4.1 Расчет единовременных затрат

4.2 Текущие (эксплуатационные) затраты по «старой» технологии

4.3 Текущие (эксплуатационные) затраты по «новой» технологии

4.4 Годовой приток денежных средств

4.5 Расчет оценочных показателей проекта алгоритм программа matlab