Ежемесячный теоретический и прикладной научно-технический журнал «Мехатроника, автоматизация, управление» учрежден ООО «Издательство «Новые технологии», зарегистрирован в Комитете Российской Федерации по делам печати, телерадиовещания и средств массовых коммуникаций (свидетельство о регистрации ПИ № 77-11648 от 21.01.02) и получил номер международной регистрации ISSN 1684-6427.
Журнал издается с 2000 г.; до 2001 г. издавался под названием «Мехатроника».
В журнале освещаются состояние и тенденции развития основных направлений в области разработки, создания, внедрения и эксплуатации систем автоматического и автоматизированного управления техническими объектами и технологическими процессами в промышленности, энергетике и на транспорте, а также современное состояние и перспективы развития мехатроники и робототехники – приоритетных направлений развития техносферы, интегрирующих механику, электронику, автоматику и информатику в целях совершенствования технологий производства и создания техники новых поколений. Особое внимание уделяется компьютерным методам и технологиям управления.
С 2012 г. главным редактором журнала «Мехатроника, автоматизация, управление» является проф. Н.Б. Филимонов.
В состав редколлегии журнала входят Российские специалисты из ведущих научных центров Москвы, Санкт-Петербурга, Самары, Уфы, Владивостока, Таганрога, Владимира, а также известных зарубежных специалистов из США, Италии, Франции, Австрии, Ирландии, Индии, Турции, Греции, Тайваня, Польши, Азербайджана, Беларуси и Украины.
С 2001 года журнал регулярно входит в «Перечень рецензируемых научных изданий, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертации на соискание ученой степени кандидата и доктора наук». Высококвалифицированный состав редколлегии журнала и его института рецензирования обеспечивает рассмотрение публикаций по следующим научным специальностям:
05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации;
05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами;
05.02.05 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы;
05.07.09 - Динамика, баллистика, управление движением летательных аппаратов.
Журнал зарегистрирован в системе CrossRef: каждой статье присваивается индивидуальный индекс DOI (Digital Object Identifier).
Журнал индексируется и реферируется в Российских наукометрических базах данных на платформе eLIBRARY.RU: Российский индекс научного цитирования (РИНЦ) и SCIENCE INDEX, а также в международных базах данных: Scopus, Inspec на платформе EBSCOhost и Russian Science Citation Index Russian Science Citation Index на платформе Web of Science.
На сайте журнала размещена информация об аннотациях статей с 2003 года и размещены полные тексты статей с годичным опозданием с 2008 года.
Плата за публикацию и редакционную подготовку статей с авторов не взимается.
Журнал распространяется по подписке: подписной индекс по Объединенному каталогу «Роспечать» - 79492.Текущий выпуск
Открытый доступ
Только для подписчиков
Том 21, № 5 (2020)
СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ, УПРАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ
259-265 52
Аннотация
Рассматривается метод исследования грубости динамических систем, основанный на понятии грубости по Андронову—Понтрягину и именуемый "методом топологической грубости". Даны понятия "грубость" и "бифуркация" динамических систем, сформулированные еще на заре становления научного направления математики — топологии — великим французским ученым А. Пуанкаре. Формулируется понятие грубости по Андронову—Понтрягину и определяются условия достижимости требуемой грубости динамической системы. Приведены определения понятий максимальной грубости и минимальной негрубости динамических систем, введенные автором ранее. Сформулированы соответствующие теоремы о необходимых и достаточных условиях достижимости максимальной грубости и минимальной негрубости, а также возникновения бифуркаций топологических структур динамических систем, которые были доказаны в основополагающих работах автора, приведенных в списке литературы. Утверждается, что множества грубых и негрубых систем составляют непрерывные по показателю грубости множества. В качестве показателя грубости в методе используется число обусловленности матрицы приведения к диагональному (квазидиагональному) виду матрицы Якоби в особых точках фазового пространства системы. Метод позволяет управлять грубостью систем управления на основе теоремы, сформулированной с использованием матричного уравнения Сильвестра и доказанной в работах автора, которая также приведена в данной работе. Основные этапы исследований грубости и бифуркаций систем с помощью рассматриваемого метода сформулированы в виде соответствующего алгоритма. В работе кратко изложены вопросы о синергетических системах и хаосе (странных аттракторах) в них. Метод может быть использован для исследований грубости и бифуркаций динамических систем, а также синергетических систем и хаоса различной физической природы. Возможности метода проиллюстрированы на примерах синергетической системы Чуа, а также технической системы в виде нелинейного сервомеханизма.
266-273 42
Аннотация
Предложены робастные алгоритмы синхронизации сети нелинейных объектов с запаздыванием по состоянию.
Рассматривается сеть объектов управления, динамические процессы в которых описываются дифференциальными уравнениями в форме Лурье с липшицевыми нелинейностями, с учетом запаздывания по состоянию в условиях постоянно действующих внешних неконтролируемых возмущений. Учет нелинейных и запаздывающих составляющих в математических моделях объектов делает систему близкой к реальной. В каждом локальном объекте сети осуществляется слежение за выходом ведущей подсистемы. Динамическая компенсация возмущений в каждом из объектов осуществляется путем выделения сигнала, несущего информацию об этих возмущениях, а затем подавления его с помощью вспомогательного контура и двух наблюдателей переменных системы. Применение наблюдателей переменных обусловлено необходимостью получения оценок производных переменных системы, измерение которых недоступно. Таким образом выбранные структуры управлений в каждом из локальных объектов не только обеспечивают достижимость цели управления с требуемой точностью, но и позволяют за счет использования наблюдателей переменных системы существенно понизить порядок системы. Рассмотрен числовой пример синхронизации сети, состоящей из четырех нелинейных объектов управления с запаздыванием по состоянию в условиях неопределенности параметров их математических моделей и действии внешних ограниченных возмущений. Для сети объектов применены предложенные алгоритмы управления. Проведено численное моделирование в пакете Simulink MATLAB, приведены графики переходных процессов по ошибкам слежения для каждой из четырех подсистем. Результаты моделирования подтвердили теоретические выводы и показали хорошую работоспособность предложенных алгоритмов синхронизации в условиях постоянно действующих внешних и внутренних возмущений.
Рассматривается сеть объектов управления, динамические процессы в которых описываются дифференциальными уравнениями в форме Лурье с липшицевыми нелинейностями, с учетом запаздывания по состоянию в условиях постоянно действующих внешних неконтролируемых возмущений. Учет нелинейных и запаздывающих составляющих в математических моделях объектов делает систему близкой к реальной. В каждом локальном объекте сети осуществляется слежение за выходом ведущей подсистемы. Динамическая компенсация возмущений в каждом из объектов осуществляется путем выделения сигнала, несущего информацию об этих возмущениях, а затем подавления его с помощью вспомогательного контура и двух наблюдателей переменных системы. Применение наблюдателей переменных обусловлено необходимостью получения оценок производных переменных системы, измерение которых недоступно. Таким образом выбранные структуры управлений в каждом из локальных объектов не только обеспечивают достижимость цели управления с требуемой точностью, но и позволяют за счет использования наблюдателей переменных системы существенно понизить порядок системы. Рассмотрен числовой пример синхронизации сети, состоящей из четырех нелинейных объектов управления с запаздыванием по состоянию в условиях неопределенности параметров их математических моделей и действии внешних ограниченных возмущений. Для сети объектов применены предложенные алгоритмы управления. Проведено численное моделирование в пакете Simulink MATLAB, приведены графики переходных процессов по ошибкам слежения для каждой из четырех подсистем. Результаты моделирования подтвердили теоретические выводы и показали хорошую работоспособность предложенных алгоритмов синхронизации в условиях постоянно действующих внешних и внутренних возмущений.
274-281 36
Аннотация
Рассматриваются задачи реализации управляющих воздействий на объект в эргатической системе "человек—
машина", совмещаемых через орган управления аппарата человеко-машинного интерфейса, в целях эффективного распределения функций управления между человеком-оператором и управляющим автоматом системы. Выявлены особенности технической реализации управляющих воздействий на объект эргатической системы с помощью аппаратов совместного управления нового типа, через орган управления которых осуществляется информационное взаимодействие между человеком-оператором и автоматом системы. Принцип построения аппаратов совместного управления показан с помощью изобразительных моделей аппаратов дискретного и непрерывного действия, имеющих в своем составе электромеханическое приводное устройство, реагирующее на сигналы от управляющего автомата вследствие перемещения органа управления. В аппаратах предусматривается возможность перемещения органа управления и мускульным усилием человека-оператора.
Для вербальной модели действий и ответных реакций человека-оператора и машины, принятой в инженерной психологии, разработаны математические модели совместного управления объектом эргатической системы, описывающие перемещения органа управления. Математическая модель ответной реакции управляемого объекта системы представлена нормальной системой обыкновенных дифференциальных уравнений. В результате композиции моделей действий и ответных реакций для системы "человек—машина" получено конечное множество неполных представлений элементарных движений изображающей точки в пространстве состояний, на котором конструируется управляемое движение объекта в виде последовательности элементарных движений. Определены виртуальные дискретные сигналы управления, соответствующие конкретным позициям органов управления аппаратов совместного управления человеко-машинного интерфейса системы, по которым осуществляются последовательные переходы от одного
элементарного движения к другому.
Приведены результаты апробации совместного управления движением судна с использованием математической модели действий и ответных реакций в натурных экспериментах при повышенных требованиях к безопасности и точности движения. Сформулированы выводы об эффективности применения совместного управления в транспортных эргатических системах "человек—машина". Показано, что в этом случае в наибольшей степени используются и комбинируются достоинства партнеров по управлению.
машина", совмещаемых через орган управления аппарата человеко-машинного интерфейса, в целях эффективного распределения функций управления между человеком-оператором и управляющим автоматом системы. Выявлены особенности технической реализации управляющих воздействий на объект эргатической системы с помощью аппаратов совместного управления нового типа, через орган управления которых осуществляется информационное взаимодействие между человеком-оператором и автоматом системы. Принцип построения аппаратов совместного управления показан с помощью изобразительных моделей аппаратов дискретного и непрерывного действия, имеющих в своем составе электромеханическое приводное устройство, реагирующее на сигналы от управляющего автомата вследствие перемещения органа управления. В аппаратах предусматривается возможность перемещения органа управления и мускульным усилием человека-оператора.
Для вербальной модели действий и ответных реакций человека-оператора и машины, принятой в инженерной психологии, разработаны математические модели совместного управления объектом эргатической системы, описывающие перемещения органа управления. Математическая модель ответной реакции управляемого объекта системы представлена нормальной системой обыкновенных дифференциальных уравнений. В результате композиции моделей действий и ответных реакций для системы "человек—машина" получено конечное множество неполных представлений элементарных движений изображающей точки в пространстве состояний, на котором конструируется управляемое движение объекта в виде последовательности элементарных движений. Определены виртуальные дискретные сигналы управления, соответствующие конкретным позициям органов управления аппаратов совместного управления человеко-машинного интерфейса системы, по которым осуществляются последовательные переходы от одного
элементарного движения к другому.
Приведены результаты апробации совместного управления движением судна с использованием математической модели действий и ответных реакций в натурных экспериментах при повышенных требованиях к безопасности и точности движения. Сформулированы выводы об эффективности применения совместного управления в транспортных эргатических системах "человек—машина". Показано, что в этом случае в наибольшей степени используются и комбинируются достоинства партнеров по управлению.
282-294 41
Аннотация
В настоящее время научное направление в информатике, метафорически называемое искусственным интеллектом (ИИ), а также информационные технологии, построенные на его основе, приобретают стратегическую важность как теоретический и технологический базис цифровой экономики XXI века. Ведущие экономики мира инвестируют огромные деньги в исследования и разработки по ИИ. В ряде стран, например, в США и Европе, начаты работы по стандартизации технологий ИИ. В Российской Федерации Президентом подписана "Национальная стратегия развития технологий в области ИИ".
Однако нужно признать, что до настоящего времени среди исследователей и разработчиков, включая специалистов индустрии ИИ, пока что нет единого мнения об объекте исследований ИИ, о его целях, научном содержании, методологии, методах и алгоритмах ИИ, о существе его технологий и об актуальных направлениях его развития.
В данной работе ИИ рассматривается как научная дисциплина, которая является разделом информатики. В ней объектом исследований являются знания, а научное содержание определяется методологиями, методами и алгоритмами получения, формального представления, а также использования знаний в прикладных системах принятия решений. Информационные технологии, построенные на теоретической базе ИИ, называются интеллектуальными технологиями, или технологиями ИИ.
Для обоснования этой точки зрения в работе кратко описываются основные этапы развития ИИ, анализируются различные аспекты исследований ИИ и интеллектуальных технологий, а также различные точки зрения на них в смежных областях и в междисциплинарном контексте. Проводится анализ содержания базовых научных и прикладных проблем получения, представления и использования знаний, а также конкретных прикладных задач ИИ, которые, по мнению авторов работы, должны составить основное содержание дорожной карты исследований и прикладных разработок в рамках упомянутой Национальной стратегии развития технологий ИИ.
Однако нужно признать, что до настоящего времени среди исследователей и разработчиков, включая специалистов индустрии ИИ, пока что нет единого мнения об объекте исследований ИИ, о его целях, научном содержании, методологии, методах и алгоритмах ИИ, о существе его технологий и об актуальных направлениях его развития.
В данной работе ИИ рассматривается как научная дисциплина, которая является разделом информатики. В ней объектом исследований являются знания, а научное содержание определяется методологиями, методами и алгоритмами получения, формального представления, а также использования знаний в прикладных системах принятия решений. Информационные технологии, построенные на теоретической базе ИИ, называются интеллектуальными технологиями, или технологиями ИИ.
Для обоснования этой точки зрения в работе кратко описываются основные этапы развития ИИ, анализируются различные аспекты исследований ИИ и интеллектуальных технологий, а также различные точки зрения на них в смежных областях и в междисциплинарном контексте. Проводится анализ содержания базовых научных и прикладных проблем получения, представления и использования знаний, а также конкретных прикладных задач ИИ, которые, по мнению авторов работы, должны составить основное содержание дорожной карты исследований и прикладных разработок в рамках упомянутой Национальной стратегии развития технологий ИИ.
РОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
295-303 39
Аннотация
Приводится описание разработанных технических средств, алгоритмов функционирования и программного обеспечения системы измерения радиальных зазоров между статорной оболочкой и торцами лопаток рабочего колеса компрессора газотурбинного двигателя, в которой реализован метод измерения с самокомпенсацией температурных воздействий на одновитковый вихретоковый датчик с чувствительным элементом в виде отрезка проводника. Благодаря применению механизма самокомпенсации удалось минимизировать число используемых датчиков и соответствующих установочных отверстий в статорной оболочке силовой установки. Основные операции, предусмотренные самокомпенсацией, осуществляются в реальном времени на аппаратно-программном уровне. Это открывает возможность применения системы для диагностики опасных состояний газотурбинных двигателей в процессе эксплуатации силовых установок. Рассматривается раннее не изученный эффект "недокомпенсации" температурных воздействий. Эффект связан с особенностями преобразования информативного параметра одновиткового вихретокового датчика в измерительной цепи и проявляется в несовпадении функций преобразования измерительных каналов системы при нормальной и номинальной температурах. В статье предлагается способ устранения влияния указанного эффекта путем программной коррекции. Приводятся результаты экспериментальных исследований действующего макета системы измерения, характеризующие его метрологическую состоятельность и работоспособность. Для определения систематической составляющей погрешности действующего макета системы как разности заданного и вычисленного радиального зазора использовалась экспериментально снятая градуировочная характеристика, аппроксимированная полиномиальной функцией. Случайная погрешность оценивалась по отклонениям кодов от средних значений в выборке для фиксированной позиции лопатки относительно чувствительного элемента датчика при заданной величине радиального зазора. Оценка работоспособности действующего макета производилась на специализированной лабораторной установке в процессе вращения рабочего колеса реального компрессора от электропривода. В ходе экспериментов были получены количественные оценки быстродействия и точности разработанного макетного образца, подтверждающие возможность использования подобного рода систем измерения для диагностики опасных состояний газотурбинных двигателей, применяемых в энергетике.
304-311 90
Аннотация
Стереотаксические операции активно применяются в современной малоинвазивной медицине. При этом во внутренние органы вводится гибкая игла, с помощью которой осуществляется биопсия или проводится локальное лечение. Применение подобных подходов в нейрохирургии требует обеспечения точного позиционирования кончика иглы в целевой точке. Настоящее исследование связано с созданием робототехнической системы, доставляющей иглу в заданную точку и использующей приводы, совместимые с аппаратами магнитно-резонансной томографии, визуализирующими положение иглы. В данной работе предложена конечномерная математическая модель мехатронной системы, использующей пьезоэлектрический привод (ПЭП) для перемещения иглы (канюли) вдоль заданной прямой. Для описания контакта канюли с мягкой тканью разработана математическая модель их взаимодействия. Решена контактная задача, описывающая два процесса, протекающих в ходе внедрения иглы в биологическую ткань: внедрение жесткого (по сравнению с тканью) индентора и его удержание на определенной глубине. При этом учитываются релаксационные свойства ткани. Поведение ткани описывается с помощью феноменологического подхода, основанного на модифицированной модели Кельвина—Фойгта. Это позволило свести решение контактной задачи к интегрированию системы обыкновенных дифференциальных уравнений.
Одним из признанных способов разработки и отладки медицинских робототехнических систем является тестирование их функционирования с применением фантомов биологических тканей. С этой целью изготовлен фантом свиного головного мозга на основе агар-агара. Проведены эксперименты по индентированию стандартной канюли в тело фантома. На основе полученных экспериментальных данных проведена идентификация параметров модели контакта. Предложен алгоритм управления частотой ПЭП, обеспечивающий внедрение канюли в мягкую биологическую ткань на заданную глубину. Проведено численное моделирование внедрения канюли в мягкую ткань с использованием этого алгоритма. Исследовано влияние коэффициентов обратной связи по положению и скорости индентора на характер процесса внедрения.
Одним из признанных способов разработки и отладки медицинских робототехнических систем является тестирование их функционирования с применением фантомов биологических тканей. С этой целью изготовлен фантом свиного головного мозга на основе агар-агара. Проведены эксперименты по индентированию стандартной канюли в тело фантома. На основе полученных экспериментальных данных проведена идентификация параметров модели контакта. Предложен алгоритм управления частотой ПЭП, обеспечивающий внедрение канюли в мягкую биологическую ткань на заданную глубину. Проведено численное моделирование внедрения канюли в мягкую ткань с использованием этого алгоритма. Исследовано влияние коэффициентов обратной связи по положению и скорости индентора на характер процесса внедрения.
312-320 54
Аннотация
Решается задача управления двухколесными балансирующими роботами. Рассматриваемый класс объектов характеризуется неустойчивостью и наличием в математическом описании нескольких видов нелинейностей за счет возведения фазовых координат в степень и применения к ним тригонометрических функций. Более того, при прикладном использовании подобных объектов происходят изменения значений их параметров (массы, положения центра масс и коэффициента трения колес о дорожную поверхность), что в целом и определяет необходимость применения адаптивных алгоритмов управления. Существующие на сегодняшний день системы управления балансирующими роботами (а в большинстве случаев это оптимальные LQ-алгоритмы и ПИД регуляторы) не способны обеспечить компенсацию существенных параметрических возмущений, хотя и обладают определенной робастностью по отношению к ним. Для решения этой проблемы в работе предлагается система адаптивного управления, основанная на втором методе Ляпунова и использовании эталонной модели. Для построения такого адаптивного регулятора в исследовании: 1) получено математическое описание эталонной динамики робота (при номинальных значениях его параметров); 2) согласно теории оптимального управления выполнен расчет регулятора состояний; 3) на основе второго метода Ляпунова разработан контур адаптации параметров полученного регулятора, не требующий в процессе работы знания модели объекта. Полученный контур адаптации дополнен переменной скоростью подстройки коэффициентов, которая пересчитывается на основании информации о текущем и предыдущем значениях задания по координатам состояния робота. Экспериментальная проверка адаптивного регулятора проведена на математической и физической моделях балансирующего робота. При проведении экспериментов на математической модели масса робота была увеличена от двух до 13,5 раз, на физической модели масса была увеличена в два раза. Результаты экспериментов показывают эффективность разработанной системы по сравнению с оптимальным LQ-регулятором с точки зрения интегрально-квадратичного показателя качества.
.png)
