Представлено описание антропоморфного роботизированного комплекса, состоящего из корпуса и двух роботизированных манипуляторов, предназначенных для решения совместных задач. Данный комплекс может быть использован в учебных и исследовательских целях для создания и апробации алгоритмов управления антропоморфными роботами. Для решения обратной задачи кинематики используется метод адаптивной дифференциальной эволюции, что соответствует современным подходам к решению поставленной задачи. Использование данного метода облегчает нахождение оптимального решения при меньших затратах на вычисления по сравнению с аналитическими и численными методами и обеспечивает реалистичное и точное движение. Для динамического анализа роботизированного комплекса используется рекурсивный метод Ньютона-Эйлера. Далее подбираются приводы и анализируются напряжения для оценки структурной целостности робота и его способности выдерживать значительные нагрузки. Для обеспечения способности робота выполнять перемещение в пространстве и координации при выполнении задач используется метод нечеткого управления с бэкстеппингом. Выбор данного метода обусловлен устойчивостью к неопределенностям, нелинейностям и внешним возмущениям. Для предотвращения столкновений используется метод локализации пересечения эллипсоидов. Выбранные методы эффективны для предсказания движений суставов, необходимых для достижения желаемых положений и предотвращения столкновений. Описание разработки кистей робота будет представлено в отдельной работе. Представленный робототехнический комплекс может быть использован для выполнения задач в ситуациях, опасных для человека, а также для задач технического обслуживания.

Рассматриваются особенности проявления опережающего морального устаревания электронных компонентов мехатронных систем по сравнению с физическим старением их электромеханических и механических модулей. Выявлена актуальность управления устареванием мехатронных систем путем заблаговременного планирования и осуществления мероприятий, обеспечивающих поддержание готовности изделия к целевому применению на протяжении установленного срока его службы. Управление устареванием предложено реализовывать посредством модернизации и обоснования путей поставок заменяемых составных частей в условиях морального устаревания изделий, сопровождающегося снижением доступности запасных частей из-за снятия их с производства.

Приведены основные виды морального устаревания мехатронных систем, включая функциональное, технико-экономическое устаревание и деградацию ресурсной отказоустойчивости.

Изложены основные результаты разработки математической модели деградации ресурсной отказоустойчивости мехатронной системы на основе анализа деревьев морального устаревания. Аппарат деревьев морального устаревания предоставляет возможность моделирования причинно-следственных связей между переходом мехатронной системы в состояние неустранимого отказа, отказами элементов системы и вероятностями выполнения мероприятий по управлению устареванием мехатронной системы в условиях ее морального устаревания. В ходе разработки модели получено интегральное уравнение морального устаревания мехатронной системы при деградации ресурсной отказоустойчивости, предложен приближенный способ его решения, в результате применения которого получена оценка прогнозов значения гамма-процентного срока службы мехатронной системы до наступления состояния морального устаревания.

Получены выражения для определения предпочтительных путей управления моральным устареванием мехатронной системы с деградацией ресурсной отказоустойчивости по критерию максимума технико-экономической эффективности. Приведен алгоритм выбора предпочтительного по технико-экономической эффективности способа управления моральным устареванием мехатронной системы.

Интерполятор является одним из ключевых элементов систем контурного управления промышленными роботами, существенно влияющих на их точностные характеристики. В таких технологических задачах, как сварка, лазерная резка, нанесение покрытий и наплавка, помимо пространственной точности движения рабочего органа робота важную роль играет точность поддержания им скорости в процессе движения по сложным траекториям. Предлагается новое алгоритмическое обеспечение для решения задачи интерполяции при реализации контурного управления многоосевым промышленным роботом, основанное на применении В-сплайнов. Предложенные алгоритмы легко адаптируются для роботов с любой кинематикой, формируя на выходе как общую траекторию движения рабочего органа робота, так и уставки по току, скорости и положению для контуров управления каждого из его приводов. В рамках исследования на основе разработанных алгоритмических решений была создана программная реализация offUne-интерполятора, предназначенная для исполнения на базе контроллеров и приводов, произведенных компанией В&R Industrial Automation GmbH. В ходе натурных экспериментальных исследований, проведенных на манипуляционном роботе с кинематической схемой SCARA, было продемонстрировано, что разработанные алгоритмические решения превосходят штатный интерполятор промышленных систем управления роботами от компании В&R, улучшая результаты примерно в два раза с точки зрения пространственной точности и в четыре раза с точки зрения среднеквадратического отклонения скорости. Максимальное отклонение скорости инструмента от заданных значений при использовании разработанных алгоритмов за все время проведения экспериментов не превышало 2,4 мм/c, что сравнимо с результатами наиболее современных планарных решений на базе NURBS-кривых. При этом решения, предложенные в данной работе, в отличии от планарных аналогов подходят для многомерной интерполяции. В первой части работы рассматриваются алгоритмы, лежащие в основе разработнного многосевого интерполятора.

Рассмотрено построение системы управления мостовым краном, функционирующим в условиях текущей параметрической неопределенности и воздействия внешних возмущений, в частности, воздействия ветра. Предлагаемая система управления построена на схеме с алгоритмом текущей параметрической идентификации и назначенной неявной эталонной моделью. Эталонная модель выражает требования к поведению переносимого груза. Система управления формирует заданную скорость перемещения тележки мостового крана. Последнее соответствует использованию сервоприводов на современных кранах, в частности, на основе асинхронных электродвигателей. Особенностью предлагаемой системы управления является тот факт, что датчиком, определяющим координаты движения подвеса груза, является совмещенный датчик, включающий датчик угловой скорости и акселерометр, который расположен на подвесе рядом с тележкой крана. Описан созданный в лабораторных условиях настенный одноосный макет мостового крана для исследования предлагаемого метода управления. Его система управления содержит асинхронный двигатель с энкодером, управляемым от частотного преобразователя и программируемого логического контроллера, что соответствует оборудованию реальных систем управления кранами. Приведены результаты исследования предлагаемой системы управления в сравнении с обычным ручным управлением. Исследования включают перемещение в целевую точку двухвариантного груза и пустого подвеса с двумя длинами подвеса. Исследования проведены для векторного управления электродвигателем с замкнутым контуром и векторного управления с разомкнутым контуром без использования энкодера.

Рассмотрена применимость фундаментальных имитационных моделей технологических процессов в системах управления с прогнозированием. Описана роль установок газофракционирования в процессах переработки нефти и газа, а также технологические особенности указанных типов установок, которые обусловливают необходимость обновления параметров прогнозирующих моделей в составе систем усовершенствованного управления технологическим процессом при изменении условий эксплуатации установки. Рассмотрены общепринятые подходы к управлению на основе прогнозирующих моделей установками химико-технологического типа в сфере нефтепереработки и газопереработки. Описаны устройство типовой колонны газофракционирующей установки и физические принципы ее функционирования, а также влияние КПД тарелок колонны на качество разделения жидкости и газа. Построена математическая модель ректификационной колонны, позволяющая прогнозировать изменение режима колонны при заданных начальном состоянии и управляющих воздействиях. В основу указанной модели положены фундаментальные физические законы, в том числе законы сохранения массы и энергии, гидравлические зависимости, учитывающие геометрию колонны и свойства протекающего через колонну вещества. Для расчета фазовых переходов и компонентного состава жидкости и газа на тарелках использовано уравнение состояния Пенга—Робинсона. Формализована постановка задачи идентификации построенной модели в рамках управления технологическим режимом газофракционирующей установки. Рассмотрен общий подход к идентификации и алгоритм идентификации в составе системы управления газофракционирующей установкой на основе прогнозирующей модели. Приведен модельный пример расчета колонны газофракционирующей установки. Определены коэффициенты нормировки компонентов вектора состояния модели колонны для расчета невязки модели относительно экспериментальных данных. Проведены численные эксперименты по идентификации построенной модели колонны на основе расширенного фильтра Калмана. Исследовано влияние различных факторов на возможность и качество идентификации. Определена эффективность рассмотренного метода при наличии шума на выходах объекта, а также отклонении структуры модели от структуры моделируемого оборудования.