Моделирование системы управления манипулятором параллельной кинематики на основе мультиагентных технологий

Размещено на http://www.allbest.ru/

Моделирование системы управления манипулятором параллельной кинематики на основе мультиагентных технологий

И.В. Воронцов, А.А. Осипов, А.В. Лачихин, В.Н. Пащенко

КФ МГТУ им. Н.Э. Баумана

Предлагается применить к манипулятору параллельной кинематики систему управления на основе агентно-ориентированного подхода. Рассмотрены возможные варианты архитектур агентов и выбрана наиболее подходящая из них. В качестве примера манипулятора выбрана платформа ориентирования, для которой формализовано математическое описание.

Ключевые слова: агент, платформа ориентирования, архитектура агентов, агенто-ориентированый подход, система управления.

Simulation of the manipulator control system based on parallel kinematics multi-agent technology. I.V. Vorontsov, A.A. Osipov, A.V. Lachihin, V.N. Pashchenko

It is proposed to apply to parallel kinematics manipulator control system based on agent-oriented approach. Possible options architectures agents and choose the most appropriate one. As an example, the manipulator is selected platform orientation, for which formalized mathematical description.

Keywords: agent platform orientation architecture agents, approach-based, in the control system.

Введение

Одной из мировых тенденций развития робототехники является создание пространственных манипуляционных механизмов параллельной кинематической структуры (МПКС).

МПКС могут обеспечить устойчивость и сохранять свое положение в пространстве независимо от внешних воздействий. К примеру, сохранение горизонтального положения в процессе работы морской нефтедобывающей платформы, либо крановой платформы. В этих случаях от стабильности системы нередко зависит безопасность персонала. Кроме того, возникает потребность в автономности работы таких стабилизационных систем. Пространственные механизмы параллельной структуры манипуляторы параллельной структуры имеют ряд преимуществ по сравнению с традиционными механизмами роботов.

Эти механизмы воспринимают нагрузку подобно пространственным фермам и поэтому отличаются от манипуляторов с последовательным расположением звеньев повышенными показателями по точности, грузоподъемности, массово-габаритным характеристикам, надежности.

Главные их преимущества:

· легкая мобильная часть обеспечивается за счет того, что тяжелые двигатели установлены на нижней неподвижной платформе,

· возможность использования электрических двигателей меньшей стоимости

· использование достаточно тонких рычагов в качестве связей.

Главным недостатком таких механизмов является сложный кинематический и динамический анализ, и как следствие сложности в синтезе системы управления.

Исходя из этого, актуальной является задача моделирования системы управления МПКС, базирующихся на новых технологиях. К ним относятся нейротехнологии и мультиагентные системы (МАС) [1].

МАС состоят из отдельных агентов, под которыми понимается любая сущность (автоматизированная система), действующая автономно и независимо в интересах пользователя (владельца). [2] На данный момент исследования по интеллектуальным агентам оформились в обширный и многоплановый раздел интеллектуальных информационных технологий. [3]

Постановка задачи и результаты

В качестве объекта управления выбран манипулятор параллельной кинематики, на основе кривошипно-шатунного механизма с тремя степенями свободы, являющийся разновидностью механизмов параллельной кинематики.

Рис. 1 Структурная схема манипулятор параллельной кинематики с тремя степенями свободы

По результатам многолетних исследований в области агентно- ориентированных систем управления для любого агента сформировался набор основных свойств [4]:

· Автономность - самоуправляемость агента, включающая контроль за внутренне состояние и свое поведение.

· Реактивность - способность работать в реальном времени.

· Целенаправленность - наличие цели, достижению которой подчиняется поведение агента.

· Коммуникативность - способность кооперации с другими агентами.

Приближенно агенты можно классифицировать по следующим признакам [4] (Рисунок 2).

манипулятор параллельная кинематика

Рис.2 Классификация агентов по степени развития внутреннего представления внешнего мира. [4]

Интеллектуальные агенты (ИА) наделены базой знаний, механизмами решения и способностью анализировать свои действия. Реактивные же агенты не обладают ни достаточно развитым представлением о внешней среде, ни механизмом рассуждений, а собственные ресурсы ограничены. По второму признаку ИА подразделяются на интенциональных и рефлекторных, а реактивные -- на импульсивных и трофических.

ИА имеют более сложную структуры, некоторую базу знаний и способность к рассуждениям о своих действиях и оценке внешней среды, на основании чего являются более автономными, чем реактивные.

Традиционно выделяют три базовых класса архитектур агентных систем и соответствующих им моделей интеллектуальных агентов: делиберативные, реактивные, гибридные. [6]

Анализ задачи моделирования системы управления платформы ориентирования параллельной кинематики позволяет рассматривать ее целиком как интеллектуальный агент, которому необходимо выполнить поставленную задачу. При этом наличие базы знаний у ИА является весьма необходимым инструментом при построении системы управления, так как это позволит дать агенту все необходимые знания о внешнем мире и запрограммировать его поведения исходя из этих знаний. Кроме того необходима быстрая реакция на воздействие внешней среды.

Проведенный анализ предметной области показал, что наиболее эффективной является гибридная архитектура (Рисунок 3).

Рис.3 Гибридная архитектура [7]

Гибридная архитектура имеет такие достоинства, как относительная простота формирования цели и наличие иерархии агентов. При этом цели являются статическими и отсутствует иерархия целей. Кроме того, отсутствует конструктивное определение окрестности цели и строгая формальная модель.

Формальная модель

Положим, манипулятор параллельной кинематики представляет собой систему , которая описывается во времени в процессе функционирования оператором , который преобразует независимые переменные (входные воздействия (1.1), воздействия внешней среды (1.2), внутренние параметры системы (1.3)) и зависимые выходные характеристики системы (1.4) в соответствие с соотношениями вида (1.5).

где- входной параметр (1.1);

,

где - внешнее воздействие (1.2);

,

где - внутренний параметр (1.3);

,

где -выходной параметр (1.4);

- закон функционирования системы (1.5).

В нашем случае, в качестве системы S выступает платформа ориентирования с тремя степенями свободы, которая состоит из верхней и нижней пластин и связующих звеньев с серводвигателями (Рисунок 4).

Рис.4. Трехмерная модель платформы ориентирования.

Функционирование платформы заключается в следующем:

-Верхняя часть платформы, должна быть ориентирована в определенном положении, и быть неподвижной.

-Выходными параметрами системы являются координаты трех точек верхней части платформы, которые должны оставаться неизменным.

-Нижняя часть платформы, в зависимости от прилагаемых к ней воздействий внешней среды, совершает сложное движение в пространстве либо по заранее заданным законам, либо случайным образом. Исходя из этого, необходимо сохранить заданное положение верхней части платформы при изменении положения ее нижней части.

В целом, положение пластины, как и положение плоскости, можно задать с помощью трёх точек. Некоторым внешним воздействием в этом случае является действие внешних сил на нижнюю часть платформы в разных точках, что очевидно будет приводить к изменению расположения в пространстве всей платформы в целом, то есть изменению входных параметров , которыми являются координаты начального положения нижней частей платформы.

Чтобы внешнее воздействие не приводило к изменению ориентации платформы, необходима реакция приводов нижней части платформы, которая бы привела к изменению обобщенных координат, а именно углов наклона (Рисунок 5) кривошипов, которые являются внутренними параметрами системы S и регулируются при помощи серводвигателей на нижней части платформы.

Рис. 5. Кривошип в плоскости ZOX

Варьируя внутренними параметрам системы, можно достичь того, что выходные параметры системы останутся неизменными, при изменении входных параметров за счет чего и будет достигаться решение задачи ориентирования, то есть удовлетворения закона функционирования .

Заключение

На основе проведённого анализа было выяснено, что оптимальной архитектурой системы управления платформой параллельной кинематики как интеллектуального агента является гибридная архитектура, так как она обладает необходимыми свойствами для решения задачи ориентирования. Кроме того, формализовано функционирование модели на общем уровне, на основе чего возможны дальнейшие исследования.

Список литературы:

1. Кубарьков Ю.П., Рыгалов А.Ю., Макаров Я.В., Карпов А.С. Балансовый расчет сети с использованием мультиагентной системы. Труды Кольского научного центра РАН, 2013, № 4, с 108-112.

2. Теряев Е.Д., Петрин К.В., Филимонов А.Б., Филимонов Н.Б. Агентные технологии в автоматизиpованных инфоpмационно-упpавляющих системах. Часть. 1. Основы агентного подхода. Мехатроника, автоматизация, управление, 2010, № 7, с 11-21

3. Тимофеев А.В. Нелинейная теория управления и ее приложения: Динамика, управление, оптимизация. Москва. Изд-во «Физматлит». 2003 г, с 101-126

4. Тарасов В.Б., Новиков С.О. «Многоагентные системы. Методическое пособие». Москва. Изд-во МАТИ. 2006 г. 45 с

5. Wooldridge M. J. Multiagent Systems. John Wiley & Sons Ltd. 2001. pp. 348

6. Швецов А.Н. Агентно-ориентированные системы: от формальных моделей к промышленным приложениям. URL: http://www.ict.edu.ru/lib/index.php?id_res=5656 (дата обращения 10.03.2015).

Размещено на Allbest.ru