Адаптивное моделирование

В САПР для каждого иерархического уровня сформулированы основные положения математического моделирования, выбран и развит соответствующий математический аппарат, получены типовые ММ элементов проектируемых объектов, формализованы методы получения и анализа математических моделей систем. Сложность задач проектирования и противоречивость требований высокой точности, полноты и малой трудоемкости анализа обусловливают целесообразность компромиссного удовлетворения этих требований с помощью соответствующего выбора моделей. Это обстоятельство приводит к расширению множества используемых моделей и развитию алгоритмов адаптивного моделирования. [c.143]

Адаптивное моделирование. Адаптивное моделирование — метод автоматического выбора подходящих моделей для фрагментов в процессе анализа сложной системы. Метод адаптивного моделирования составляют способы решения следующих основных вопросов [c.249]

Практика показала, что ГПС должны быть связаны с безлюдной технологией, а это требует решения целого комплекса сложнейших проблем. В числе этих проблем — резкое повышение надежности технологического оборудования и системы управления более детальная проработка технологического процесса на основе имитационного или ситуационного моделирования, учитывающая возможные отказы в процессе изготовления изделия обеспечение автоматического распознавания поступающих на станок заготовок и вызов соответствующих управляющих программ автоматическая настройка станков на новый вид обработки, автоматическая коррекция инструмента и его замена при затуплении автоматическое обнаружение поломок инструмента автоматическое поддержание точности обработки за счет оптимизации режимов резания, в том числе и с привлечением адаптивного управления и др. [c.144]

Для создания объемной модели изделия конструктор может воспользоваться методом трехмерного твердотельного моделирования, методом поверхностного моделирования или сочетанием этих методов в адаптивных формах (см. рис. 1, а на вклейке). [c.18]

Объемное моделирование с помощью адаптивных форм является промежуточной формой между твердотельным и поверхностным моделированием. Адаптивные формы сохраняют историю своего создания и могут участвовать в топологических операциях как тела, а также могут быть незамкнутыми, как поверхности. [c.36]

Существует весьма большое количество методов проводимых прогностических исследований. Авторами настоящей книги сделана попытка обобщить и систематизировать основные методы, применяемые в СССР и за рубежом при прогнозировании развития науки и техники экстраполяции, экспертизы, моделирования. Возможности отдельных методов рассматриваются применительно к прогнозированию развития конструк-. ционных материалов на основе собственных разработок авторов и литературных данных. Наиболее распространены методы экстраполяции, из которых предпочтение следует отдать адаптивным моделям. В частности, метод экспоненциального сглаживания в отличие от прямой экстраполяции позволяет распознать изменение коэффициентов модели и тем самым уменьшить ошибку прогноза. [c.6]

Управление технологическими процессами должно осуществляться на основе современных методов организации и управления. В числе этих методов можно назвать анализ и моделирование технологического процесса, адаптивное управление технологическими процессами с идентификатором в контуре регулирования, системы регулирования качества с использованием методов обнаружения разладки технологического процесса и др. [c.6]

Принцип иерархичности. Методологической основой проектирования адаптивных систем управления с элементами искусственного интеллекта для РТК, функционирующих в частично неопределенных условиях ГАП, является принцип иерархической декомпозиции 1115, 127]. Главное достоинство этого принципа заключается в том, что он позволяет свести сложную задачу адаптивного и интеллектуального управления к более простым иерархически связанным задачам. Среди этих задач важнейшими являются следующие распознавание производственных ситуаций и диагностика состояний РТК моделирование РТК и обстановки в рабочей зоне программирование и оптимизация движений рабочих органов РТК самонастраивающееся управление приводами РТК. Конкретизация указанных задач и выбор алгоритмов их решения зависят от назначения РТК и условий его работы в составе ГАП. [c.34]

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ И ЦИФРОВОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ МАНИПУЛЯТОРОМ [c.142]

Эф4>ективность предложенного алгоритмического обеспечения для адаптивной системы управления шаговыми приводами манипулятора проверялась путем моделирования на ЭВМ. При этом расчет числа управляющих импульсов j на входе каждого двигателя осуществляется по формуле [c.157]

На инструментальные средства автоматизированного проектирования возлагаются разнообразные функции исследование гибких алгоритмов программирования движений манипулятора и адаптивных законов управления приводами имитационное моделирование переходных процессов анализ качества управления и т. п. Программное обеспечение многоцелевых инструментальных комплексов состоит из двух компонент универсальной и специализированной. Универсальная компонента, включающая операционную систему реального времени, предоставляет разработчику различные средства автоматизированного проектирования. К ним относятся интерпретаторы, редакторы, загрузчики и т. п. Специализированная компонента строится на базе универсальной и является проблемно-ориентированной. Она содержит программные средства для имитационного моделирования систем управления. [c.169]

На первом этапе осуществляется алгоритмическое конструирование и имитационное моделирование системы адаптивного программного управления с помощью ЭВМ. Значительный объем работ на данном этапе связан с синтезом приемлемых (в частности, оптимальных) алгоритмов прокладки маршрута, построения программных движений, шасси и их адаптивной стабилизации с заданной точностью. Работоспособность и эффективность выбранных [c.194]

Цифровое моделирование и реализация синтезированного адаптивного управления ПД в канонических координатах требуют формирования производных до пятого порядка от программного и реального перемещения каретки дСр (О, х ( ). Учитывая высокую точность датчиков положения (0,2 мкм), эти производные можно формировать численно. При этом отпадает необходимость в сложных и ненадежных каналах обратной связи через сигналы тахо-генератора и ток якоря, используемых в системе сервоуправления КИР УИМ-28. В общем случае для восстановления канонического вектора состояний х (t) по сигналам от датчиков можно воспользоваться теорией и известными схемами наблюдателей [19, 31, 58], обеспечивающими асимптотическую идентификацию вектора состояний. [c.300]

В связи с вышеизложенным становятся актуальными разработка и реализация математических моделей для автоматизации планирования и оперативного управления режимами СЦТ на базе теории оптимального управления. При этом необходимо разработать условия выбора постановки задач в стационарных и нестационарных условиях с позиций системного анализа, требования к точности и адаптивности математических моделей для различных структур СЦТ, моделированию различных типов регуляторов, методам решения и др. Наибольшую трудоемкость при этом вызывает совершенствование методов решения нелинейных систем уравнений в реальном времени. [c.8]

При моделировании физ. процесса важно выбрать оптим. ф-цию р(х) (или Р(хщ ,хт)]. Разработке методов, позволяющих правильно выбрать эти ф-ции, посвящено большинство работ, связанных с вопросом ускорения сходимости. Перспективным является, напр., адаптивный метод, при к-ром ф-ция д(л ) настраивается в процессе моделирования на данную подынтегральную ф-цию /(х). [c.212]

Забродин А, В., Софронов И. Д., Ченцов Н. Н. Адаптивные разностные методы математического моделирования нестационарных газодинамических течений / Вопросы атомной науки и техники. Методики и программы численного решения задач математической физики.—1988.— Вып. 4.— С. 3-22. [c.290]

Ушакова О.В. ЛАДА — экономичный алгоритм и программа построения двумерных криволинейных оптимальных адаптивных сеток в одно связных областях геометрически сложной формы // Вопросы атомной науки и техники. Сер. Математическое моделирование физических процессов. 1994. Вып. 3. С. 47-56. [c.512]

Рис. 66. Принципиальная схема моделирования адаптивной системы управления

Согласно машинным уравнениям составляем принципиальную схему моделирования (рис. 66). На интеграторах б и 7 реализована схема решения уравнения (60). Для ввода величины U (<р) с обратным знаком используется инвертор 1. Модель адаптивного устройства включает блок функциональных преобразований (БФП), на котором набрана функция t/(ф) = 3 [ (ф)] . Эта зависимость заменяется кусочно-линейной функцией (рис. 67, а). Функция (Я) формируется на блоке умножения 2 (см. рис. 66). Так как блок умножения в 100 раз ослабляет напряжение произведения, в качестве сомножителей используется напряжение [ [/ (ф) увеличенное в 3 раза, и напряжение U (К -h + А/С), увеличенное в 10 раз. Напряжения 10U (К) и 10[/ (А/С) настраиваются на блоках задания начальных условий и [c.105]

Переходные функции адаптивной системы, полученные в результате моделирования при различных коэффициентах усиления АГа в цепи адаптивного устройства, показаны на рис. 67, б. Адаптивное устройство практически не влияет на быстродействие системы управления, однако оказывает сильное воздействие на ее устойчивость. Чем больше коэффициент /С тем ниже устойчивость системы числового программного управления станка. [c.106]

На рис. 68, б приведены результаты моделирования адаптивной системы с параметрами Г = 0,1 с /Се = 200 — 0,134 К = 60 Н.с/рад Ро = 2000 Н ДР = d 1000 Н То = 0,02 с Фп == 50 рад/с. Выбираем Мф = 0,1 В.с/рад Мр 0,01 В/Н Mt = 100. Тогда и (Фп) = 5 В f/ (Ро) = —20 В f/ (/С) = 6 В и МС) - 3 В Кп = 32,2 с Кг = 6,44 К - 2,79 Кз = = 0,167 /Са - 3,33 /Се = I. Коэффициент /Са - О. .. 10. График изменения относительной погрешности адаптивной системы показан на рис. 68, в. Оптимальное значение К л, обеспечивающее минимальное значение Sg. равно 5. [c.107]

Адаптивный метод линейной фильтрации [84]. Прогнозирование основано на анализе предшествующих данных, получаемых в результате моделирования или эксперимента, и вычислении взвешенной суммы этих на блюдений [c.740]

В разд. 11.3 проводилось сравнение качества управления в замкнутых системах с различными алгоритмами управления при ступенчатом изменении сигнала у(к) в установившемся состоянии и сигнала у(к) на входе объекта. В гл. 13 приведены соответствующие результаты моделирования систем с параметрически оптимизируемыми регуляторами для стохастических возмущений п(к). Оценка различных алгоритмов управления при стохастических и детерминированных возмущениях с точки зрения их применения в адаптивных алгоритмах управления была проведена в работе [2.22] (см. разд. 26.2). [c.231]

Приведенные результаты моделирования могут дать первое представление о работе адаптивных алгоритмов управления в сочетании с различными типами сигналов и объектов управления. Они также показали, что сходимость к истинным значениям параметров не является необходимым условием устойчивости адаптивного управления. [c.419]

В твердотельном моделировании реализованы два режима создания объектов - режим адаптивной (свободной) параметризации и режим принудительной параметризации. В режиме адаптивной параметризации конструктор создает модель изделия без первоначальных позиционных ограничений ка ее кокетрукткБныс элементы. Адаптивная параметризация позволяет быстро и оперативно вносить изменения в модель, активизируя необходимые параметры элементов конструкцрш. Конструктору предоставляется возможность в результате оперативного редактирования просмотреть различные варианты и вернуться к первоначальному варианту, при этом нет необходимости беспокоиться о потере последовательности данных построения. На любом этапе модель может быть модифицирована, проанализирована и выбран окончательный вариант. [c.29]

Изучение и моделирование систем человек-техника , исследование и классификация отказов машин по вине оператора, изучение механизмов надежности человека как сложной кибернетической системы, создание адаптивных систем человек-машина способствуют повышению надежности машин, агрегатов и сложных компле сов при их эксплуатации. [c.529]

Основными звеньями программного обеспечения яв-пяются автоматизированная информационно-поисковая истема (ИПС) и автоматизированная система обработки статистических данных (АСОСД), содержащая в своем составе набор программ прямой и адаптивной экстраполяции и статистического моделирования. [c.241]

Методика моделирования и программа используются при расчете и моделировании более сложных систем, а именно шагового привода подач стайка с ЧПУ совмсстио с систеной адаптивного управления, разработанной на Московском Станкозаводе имени Серго Орджоникидзе для токарного [c.137]

Предложенная методика и программа расчета на ьцВМ могут быть использованы для моделирования более сложных систем с ЧПУ, а именно станков с шаговым приводом подач, оснащаемых системой адаптивного управления. [c.144]

Проектирование адаптивных систем управления с элементами искусственного интеллекта с позиций принципа иерархической декомпозиции позволяет распараллелить процессы распознавания, диагностики, моделирования, программирования, управления и самонастройки. Это особенно важно для обеспечения возможности адаптивного управления РТК в реальном времени. [c.34]

Важным средством анализа работоспособности и выявления преимуществ адаптивного управления по сравнению с программным является моделирование на ЭВМ. Для упрощения эксперн- [c.143]

В целом результаты моделирования адаптивной системы прог-рам.много управления шаговыми двигателями манипуляционного робота свидетельствуют о ее эффективности и возможности простой нрограммно-аппаратной реализации на базе управляющих микроЭВМ или микропроцессоров. Введение элементов (алгоритмов) адаптации в систему программного управления расширяет функциональные возможности и повышает надежность роботов с шаговыми приводами. [c.158]

На втором этапе производится полунатурное моделирование и экспериментальное исследование на лабораторном макете робота как отдельных подсистем, так и системы адаптивного управления в целом. При этом управление осуществляется от ЭВМ в реальном масштабе времени. [c.195]

Алгоритм функционирования модуля навигации и адаптивного управления иллюстрируется блок-схемой, представленной на рис. 6.11. Для проверки адаптационных возможностей этого модуля в экспериментах по моделированию на ЭВМ управляемых движений робота Адап-трон-1 в широких пределах варьировались как важнейшие динамические характеристики шасси и приводов, так и свойства среды. Изменению подвергались нагрузка на шасси, питающее напряжение приводов, характер грунта, расположение препятст- [c.202]

Эксперименты по цифровому моделированию управляемых движений адаптивного робота Адаптрон-Ь показали, что при любом резком изменении параметров робота или условий его эксплуатации реальные движения в той или иной степени отклонялись от намеченного маршрута. Однако после нескольких [c.203]

Для расширения функциональных возможностей транспортных роботов на их борту иногда устанавливается один или несколько манипуляторов. В результате получаются комбинированные м.а-нипуляционно-транспортные роботы, которые могут не только транспортировать грузы, но и самостоятельно загружаться и разгружаться, а также манипулировать грузами. Разработка таких универсальных роботов для ГАП представляет интерес с различных точек зрения. В манипуляционно-транспортных роботах сконцентрированы многие проблемы механики, теории адаптивного управления, навигации и искусственного интеллекта. С точки зрения механики двигательная система этих роботов представляет собой комплекс исполнительных механизмов с голономными и неголономными связями, позволяюш,ий автоматизировать широкий спектр ручных и транспортных операций. С позиций теории управления эти роботы являются сложной нелинейной многосвязной и многомерной системой, активно взаимодействующей с внешней средой. Организация автономного функционирования таких роботов в изменяющейся производственной обстановке невозможна без развитой информационно-навигационной системы и связанной с ней адаптивной системы управления. Наконец, сточки зрения теории искусственного интеллекта манипуляционнотранспортные роботы интересны тем, что они функционируют в недетерминированных и изменяющихся условиях, где часть оборудования ГАП играет роль препятствий, а объекты манипулирования и грузы, подлежащие транспортировке, могут иметь произвольное расположение и ориентацию. Поэтому возникает необходимость придать адаптивной системе управления такие интеллектуальные функции, как распознавание объектов, анализ обстановки, формирование понятий и моделирование окружающей среды. [c.207]

Структурно-функциональная схема адаптивного манипуля-ционно-трпнспортного робота Адаптроч-3 представлена на рис. 6.16. Элементы адаптации и искусственного интеллекта разработаны в виде пакета управляющих программ, реализующего соответствующие алгоритмы обработки информации, распознавания и анализа обстановки, моделирования рабочей зоны, прокладки, оптимального безопасного маршрута среди препятствий, программирования движений самоходного шасси и бортового [c.210]

Проблема формирования понятий и представления знаки рает важную роль не только при организации интеллектуаль интерфейса, но и при разработке адаптивных систем распознав для РТК- Острая необходимость в эффективных методах реш этой проблемы возникает, например, при распознавании реч команд, при анализе видеосцен и при моделировании окружаь среды в памяти управляющей системы РТК- [c.242]

МУЛЬТИМИКРОПРОЦЕССОРНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫМ РОБОТОМ [c.300]

Программный комплекс Flow Vision, созданный ООО "ТЕСИС", предназначен для моделирования трехмерных течений жидкости и газа в технических и природных объектах. Пакет позволяет проводить визуализацию течений методами компьютерной графики. Возможно моделирование стационарных и нестационарных течений несжимаемой и сжимаемой жидкостей, а также моделирование потоков со свободной поверхностью. Используется адаптивная расчетная сетка и различные модели Турбулентности. [c.98]

На примере моделирования адаптивной системы управления фрезерного станка с электрическими приводами подач рассмотрим некоторые особенности моделирования систем числового программного управления с учетом изменения силы резания. Принципиальная схема адаптивной системы управления фрезерного станка по одной координате X показана на рис. 65, а. В данном случае адаптивной системы задача состоит в стабилизации силы резания Рх за счет регулирования подачи по координате. Со считывающего устройства 1 сигнал программы i/ц поступает на интерполятор 2, после которого сигналы заданных перемещений у, и х, поступают на системы управления по координатам. Далее х, сравнивается с сигналом Хд, который поступает с датчика 6, измеряющего действительное перемещение стола. Сигнал рассогласования Ах преобразуется и усиливается блоком 3 и суммируется с напряжением 0 с тахогенератора ТГ. С помощью электрического привода подачи, состоящего из усилителя постоянного тока 4, усилителя мощности УМ, двигателя постоянного тока Д, безлюфтового редуктора ВР, шариковой винтовой пары и тахогенератора, стол станка перемещается по координате X в соответствии с сигналом программы. [c.103]

Всестороннее моделирование и исследование с реальными объектами управления показали, что алгоритмы управления с подстройкой параметров устойчивы при выполнении перечисленных выше условий. Это может быть объяснено эвристически. Предположим, что модель объекта управления неверна, так что полюса замкнутого контура управления сдвинуты к границе устойчивости. При этом амплитуда входного сигнала объекта управления увеличивается. Если предположить, что изменения входного воздействия возбуждают все т собственных движений объекта управления (см. гл. 23.2) и имеют достаточную амплитуду по сравнению с действующим шумом, то идентифицируемая модель уточняется. Вслед за этим также уточняются параметры регулятора и улучшаются характеристики замкнутого контура в целом. Входной сигнал будет обладать требуемыми свойствами, если он содержит т гармоник или его автокорреляционные функции связаны соотношением 0ии(О)> ии(1)>- ->0ии(п1)- Даже если входной сигнал возбуждает все собственные движения объекта управления кратковременно, этого может быть достаточно для улучшения модели объекта управления. Изложенные результаты получены с помощью моделирования и эксперимента и не могут служить общим доказательством устойчивости. Поэтому получение новых условий глобальной устойчивости адаптивных систем управления с подстройкой параметров вносит свой вклад в решение общей проблемы. Обзор материалов по этой тематике дается в работе [25.12]. В следующем разделе приводятся некоторые общие условия для сочетаний РМНК, РОМНК, РММП с регуляторами РМД при случайных возмущениях. Эти условия базируются на анализе рекуррентных методов оценивания параметров. Дальнейшие ссылки делаются на работу [25.20]. [c.407]

Энциклопедия по машиностроению XXL

Оборудование, материаловедение, механика и ...