Интеллектуальный контроллер на основе нелинейного оптимального управления роботами-манипуляторами
Представлен подход к управлению роботами-манипуляторами при наличии неопределенной динамики изза неизвестной нагрузки. Используется оптимальный метод θ-D, чтобы получить закон оптимального управления обратной связью, основанный на приближенном решении уравнения Гамильтона–Якоби– Беллмана (Г-Я-Б) через процесс возмущения. Добавлены возмущения к функции критерия качества системы, чтобы обеспечить оптимальность и достичь глобальной стабильности. Регулируемые параметры в компонентах возмущения системы позволяют гибко регулировать производительность системы. Задача нелинейного оптимального управления была решена методом θ-D, который обеспечивает приблизительное аналитическое решение обратной связи. Проанализирован структурный контроллер нейронной сети на основе уравнения Г-Я-Б. Проведена оценка метода обучения «Байесовская регрессия» для процесса обучения нейронной сети. Результаты моделирования показали, что интеллектуальный контроллер, построенный на основе нелинейного оптимального управления приводит робот-манипулятор в желаемое положение, обеспечивая критерий качества системы при больших вариациях нагрузки.
Авторы: М. П. Белов, Д. Х. Чан
Направление: Электротехника
Ключевые слова: Оптимальный метод θ-D, интеллектуальный контроллер, искусственная нейронная сеть
Открыть полный текст статьи