Алгоритм скоростной

СКОРОСТНЫЕ АЛГОРИТМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИЙ [c.50]

Рассмотренные выше алгоритмы построения ПТ базируются на том или ином методе решения обратной задачи о положении, т. е. на решении уравнения кинематики (2.1), поэтому эти алгоритмы можно назвать позиционными. В отличие от них скоростные алгоритмы программирования движений основываются на управлении скоростью движений некоторых точек, фиксированных на отдельных звеньях механизма. [c.50]

Общим недостатком позиционных и скоростных алгоритмов программирования движений рабочих органов является то, что они строят ПТ с учетом лишь кинематических особенностей исполнительных механизмов роботов. При этом, по существу, игнорируются динамические ограничения, присущие как самим механизмам, так и связанным с ними приводам робота. В то же время учет динамических ограничений необходим с точки зрения прин- [c.51]

Идея синтеза алгоритма самонастройки на основе принципа скоростной адаптации заключается в следующем. Зададим на переходных процессах е и параметрических возмущениях ш положительно-определенную функцию Ляпунова V (е, м) с отрицательно-определенной заданной производной W (е, со) и найдем оператор адаптации А из условия [c.78]

Принцип скоростной адаптации и основанные на нем непрерывные алгоритмы самонастройки предложены в статье А. В. Тимофеева Синтез адаптивных регуляторов с помощью функций Ляпунова . — ДАН СССР, т 274, № 2. 1985, с. 276—279. [c.78]

Здесь обе системы работают независимо друг от друга, но, поскольку ошибки ИНС возрастают со временем, то периодически необходимо проводить коррекцию ИНС по данным СНС. Коррекция заключается в периодическом перезапуске алгоритма ИНС с новыми начальными условиями по координатам и скорости, данные о которых поступают от спутникового приемника. Процедурно это может быть оформлено и как одновременная коррекция координат и скоростей ИНС. Такая архитектура обеспечивает независимость систем (исключая моменты перезапуска или коррекции) и информационную избыточность общей структуры. В целом комплексная система имеет более высокую точность как по координатам и скорости, так и по углам ориентации. При этом сохраняется возможность получать позиционную, скоростную и угловую информацию (в том числе и об угловой скорости), необходимую для целей управления и наведения с высокой частотой, свойственной ИНС. [c.28]

Так, в космических приложениях, когда аппарат совершает орбитальное движение, наиболее удобно вести решение в инерциальной систем координат, и в качестве основы для разработки функциональных алгоритмов БИНС следует взять векторную систему уравнений (3.64). При этом позиционную информацию получают в форме декартовых прямоугольных координат, скоростную — в форме проекций абсолютной скорости на выбранные инерциальные оси, а информацию об ориентации — в виде соответствующей матрицы ориентации или трех углов ориентации ЛА относительно выбранного базиса. [c.80]

Значения X, определенные один раз (например, при наладке станка на заводе-изготовителе) с помощью описанного метода, размещают в составе алгоритма управления подводом шлифовального круга после правки или в специальных сегментах памяти ЧПУ, ЭВМ, предназначенных для хранения констант. В последнем случае при наличии памяти машины для хранения накапливаемого массива реализаций искомого параметра АХ в процессе работы станка может производиться периодическое уточнение оптимальных значений указанных координат. В результате этого будут уточнены вариации скоростного параметра, а также уменьшено влияние инерционности шлифовальной бабки. Кроме того, при достаточно большом количестве реализаций значительно повышается надежность определения оптимальной координаты, а следовательно, снижается вероятность врезания шлифовального круга в заготовку. [c.320]

Экспериментально определенные параметры для сталей Х18Н10Т и Х18Н9 закладывались в расчет для проведения численного эксперимента по алгоритмам и программам, имитирующим эксперимент по растяжению—сжатию цилиндрического трубчатого образца при различных температурно-скоростных режимах нагружения [45, 46[. На рис. 6.5—6.10 приводятся основные результаты по сопоставлению численных и натурных экспериментов. Входные параметры численного и натурного экспериментов — законы изменения Т t), е (t) — в случае жесткого нагружения, Т (t), а (t) — в случае мягкого нагружения, а сравниваемые параметры а (1) — в случае жесткого нагружения и е (t) — в случае мягкого нагружения. [c.158]

Рассмотрим общий подход к синтезу и анализу качества непрерывных алгоритмов самонастройки, основанный на использовании так называемых функций Ляпунова [12, 31, 132]. Первоначально такой подход возник в теории беспоисковых самонастраивающихся систем и нашел применение при синтезе самонастраивающихся автопилотов [3, 132, 136]. Предлагаемый метод самонастройки основан на принципе скоростной адаптации и ориентирован на задачи адаптивной стабилизации ПД Ч Согласно этому методу алгоритм самонастройки синтезируется в виде дифференциального уравнения адаптации [c.78]

Основная идея синтеза (3.36) заключается в конструировании специальной функции Ляпунова по заданной ее производной, которая определяется видом эстиматорной функции ср. Такой подход, реализующий, по существу, принцип скоростной адаптации по отношению к алгоритму самонастройки вида (3.36), обладает некоторыми преимуществами по сравнению с традиционными методами, в которых структура функций Ляпунова выбирается заранее. [c.80]

Алгоритм SIMPLE. Для расчета составляющих скорости в общем случае вводятся три дополнительные сетки КО, смешенные относительно основной сетки на 1/2 размера КО вдоль соответствующих осей координат. КО, образованные смещенными сетками, называются скоростными КО (в литературе смещенные сетки часто называют также шахматными). Для двумерной декартовой системы координат смещенные сетки показаны на рис. 5.16. Множество внутренних узлов сетки, смещенной в направлении оси обозначим Юр. Ос- [c.164]

Для формирования указанного управляющего воздействия необходимо знать параметры е2(и) и v. Скоростные параметры 2 п) и V можно определить, если известны ei(n) для всех предыдущих значений п, т. е. во все предыдущие моменты времени. Оценку параметра г (п) дает координатор. Для этого прежде всего вычислительное устройство определяет, в какой из пяти областей координатора имеется сигнал. Сигнал может быть обусловлен как отраженным от цели лазерным излучением, так и шумом. Наконец, сигнал может отсутствовать вообще во всех пяти областях координатора. Устройство обработки сигналов с выходов ФЭУ было выполнено таким образом, что оно не измеряло амплитуду этих сигналов, а только регистрировало факт наличия или отсутствия сигнала. Если сигнал присутствовал, то данной области координатора приписывался индекс 1 , если сигнал отсутствовал—-приписывался индекс О . Таким образом, всего могло быть 32 различных ситуации, включая полное отсутствие сигналов во всех пяти областях координатора. Каждой из этих ситуаций приписывался код (число) в соответствии с табл. 5.1. Например, если сработал только элемент № 1, то такой ситуации приписывался код 1, если сработали одновременно элементы № 1 и № 2, то ситуации приписывался код 3 и т. д. Если срабатывал только один элемент, то в качестве оценки угла рассогласования выбирался фиксированный угол, соответствующий, например, середине сработавшего элемента. Если срабатывали одновременно два или более элементов, то начинал работать алгоритм проверки на достоверность, который определял ту область, которая с максимальной вероятностью соответствовала -инстпнному сигналу (т. е. не шумовому). При этом наиболее вероятным считалось значение еь ближайшее к экстраполированному зна- [c.192]

Граничный алгоритм был реализован при шлифовании желобов наружных колец подшипников качения типа 411 на внутришлифоваль-ном станке ЛЗ-193. Обработка производилась скоростными шлифовальными кругами ПП 100X24X32 ЭБ25СМ1, пропитанными серой, с использованием в качестве смазочно-охлаждающей жидкости содового раствора с добавкой минерального масла при следующих параметрах программы управления [c.44]

Однако непосредственное применение выражения (4.1) сопряжено с большим объемом вычислительной работы даже для скоростных ЭВМ. Главным образом это обусловливается необходимостью циклического вычисления 16 независимых функций Бесселя и их производных от комплексного аргумента. К тому же применение большого количества параллельных рекурсий увеличивает накопление ошибки, на которую указал Дейрменджан [9]. Ряд несложных преобразований, которые будут показаны ниже, позволяют существенно упростить алгоритмы и в несколько раз повысить быстродействие расчетной программы. [c.118]

Выбор алгоритма миграции определяет абстрактную модель среды, а для реализации миграции необходимо эту модель сделать конкретной, т. е. задать численные значения параметров модели в каждой точке среды. Концептуально, в алгоритмах миграции среда считается совокупностью дифрагирующих точек - либо упорядоченных в отражающие границы, либо неупорядоченных. Каждой точке среды в пространстве наблюдения Xq, t отвечает дифрагированная волна с осью синфазности, близкой к гиперболической, и миграция должна стянуть каждую дифрагированную волну в соответствующую ей точку X, у, Z пространства изображения. Реально получаемое изображение будет похоже на изображаемую точку только тогда, когда скорость К, - для данного участка среды выбрана правильно. (Это видно уже из рис, 2.39,/> если весовая функция миграции - гипербола, получаемая сечением конуса JV плоскостью наблюдения -полностью совпадет с фактически зарегистрированной гиперболической синфазностью дифрагированной волны от данной точки дифракции, то результат будет сфокусирован в единственную точку пространства изображения, если не совпадет - то изображение этой точки дифракции будет расплывчатым, несфокусированным). Но геометрия конуса iV полностью определяется конкретной скоростной моделью. Следовательно, скорость К,должна быть выбрана так, чтобы изображение точек среды обладало максимальной разрешенностью. Это условие можно считать определением понятия миграционной скорости. [c.60]

Целевые функции в (5.46), (5.48) являются строго выпуклымц. При достаточно естественных предположениях относительно функций f,(v) может быть получено доказательство сходимости предложенных алгоритмов. Отметим здесь следующее их важное свойство благодаря варьированию в некоторых пределах параметра у можно регулировать их скорость сходимости , а это в свою очередь позволяет настраивать алгоритмы на определенные классы задач для получения оптимальных скоростных характеристик. Это свойство будет продемонстрировано ниже. [c.152]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...