Текущие состояния мехатронных систем и состояния объектов управления в каждом цикле функционирования обычно оцениваются с помощью набора значений контролируемых параметров, которые формируются измерительными трактами системы на основании сигналов сенсоров. В настоящее время в мехатронике широко применяются методы анализа трендов изменения системных параметров и контроля их нахождения в границах предупредительных и аварийных интервалов. Однако это обеспечивает выявление фактов развития уже сформировавшихся негативных тенденций, когда требуется незамедлительное принятие экстренных управленческих решений и технических мер по предотвращению аварийных ситуаций. Более эффективное управление может быть реализовано при ранней оценке динамики развития событий, что крайне важно для мехатронных систем, в которых имеет место сравнительно быстрое протекание системных процессов. В связи с этим рассмотрено циклическое использование трехшагового процесса непрерывного динамического отслеживания временных рядов контролируемых параметров и применение аппарата нечеткой логики c кодовой фаззификацией для принятия оперативных решений о выявлении негативной направленности трендов на каждом из пяти последовательных интервалов наблюдения. Выработка в мехатронной системе решений об устойчивости нарастания или убывания отдельных параметрических трендов или о наличии трендовых флэтов может осуществляться с помощью конечного набора продукционных правил, которые образуют последовательную структуру логических выводов. В логическом отношении наиболее просто процедуры отслеживания миграций параметров и продукционные правила выработки решений реализуются на процессорах, которые поддерживают операции с плавающей точкой и логические поразрядные операции.

В работе последовательно решаются две задачи. Первая - это обоснование возможности построения амплитудно-частотных характеристик (АЧХ) сетчатки глаза путем обработки ритмических электроретинограмм (РЭРГ). Вторая задача - аппроксимация полученных АЧХ сетчатки глаза в целях получения дополнительных формализованных признаков текущего состояния сетчатки в виде коэффициентов аппроксимирующих полиномов. При построении АЧХ сетчатки глаза учитывается спектр входного тестирующего воздействия (стимула). Световые стимулы представляют собой периодически повторяющиеся короткие световые прямоугольные импульсы пяти стандартных частот. В силу того что сетчатка глаза является нелинейным динамическим объектом, в работе оцениваются и учитываются изменения АЧХ сетчатки при построении частотных характеристик для каждой частоты подачи световых вспышек. Для полиномиальной аппроксимации полученных АЧХ сетчатки в работе предлагается выделить две характерные области частот: область низких частот (от 0 до 50 Гц) и область высоких частот (от 50 до 120 Гц). В области низких частот предлагается сглаживать АЧХ сетчатки полиномом второй степени, а в области высоких частот - полиномом первой степени. Предлагаемая аппроксимация АЧХ позволяет для одного субъекта исследований получить 25 дополнительных признаков по пяти экспериментально найденным АЧХ. При этом каждая АЧХ характеризуется пятью коэффициентами сглаживающих полиномов. Результаты работы позволяют проводить сравнение разных способов классификации (диагностики) с использованием получаемых признаков.

Сформулирована и решена задача оценки сглаживания с постоянным запаздыванием для непрерывных линейных динамических систем. Указана необходимость получения оценки сглаживания с постоянным запаздыванием при решении задачи управления движением группы мобильных роботов в строю типа "конвой". Описано разделение задачи оценивания фазового вектора систем на три класса: задачу сглаживания, задачу фильтрации и задачу предсказания. Суть задачи сглаживания состоит в том, что для определения оценки неизвестного вектора состояния систем в каждый момент времени τ < t требуется учесть весь массив измерительной информации, полученный до момента времени t, тем самым используя в соответствующем алгоритме как "прошлые", так и "будущие" измерения. Указан ряд возможных проблем при использовании алгоритмов сглаживания с постоянным запаздыванием: во-первых, иногда система оказывается неустойчивой; во-вторых, для реализации алгоритма требуется знание фундаментальной матрицы (для линейных систем), что может вызвать определенные трудности. Получен рекуррентный алгоритм сглаживания с постоянным запаздыванием, в том числе алгоритм оценки сглаживания в закрепленной точке с использованием свойств фундаментальной матрицы линейной системы. Подчеркнуто преимущество полученных алгоритмов сглаживания, которое состоит в том, что метод позволяет обойти трудоемкий процесс вычисления фундаментальной матрицы системы. Обсужден и исследован процесс вычисления оценки сглаживания: по поступающим зашумленным измерениям параллельно проводятся процесс фильтрации и процесс сглаживания, таким образом, вычисление оценки сглаживания зависит от значения, полученного в процессе фильтрации. Приведены результаты численного моделирования для нестационарной линейной системы и нелинейных систем, которые показывают, что оценки сглаживания с постоянным запаздыванием быстрее сходятся к истинным значением, чем оценки фильтрации; и неустойчивость оценки сглаживания при моделировании не появилась; с течением времени ошибки оценки сглаживания меньше, чем ошибки фильтрации.

Рассматривается решение обратной задачи кинематики многозвенного манипулятора. Данная задача является многоэкстремальной с позиционными и функциональными ограничениями. Предложено решение комбинированным поисковым методом на основе генетического алгоритма и симплексного поиска. Генетический алгоритм способен найти глобальный оптимум многоэкстремальной функции, но поскольку данный метод не имеет направления поиска, то даже при попадании в область экстремума генетическому алгоритму может потребоваться большое число шагов для его достижения. Симплексный поиск способен быстро достичь экстремума, но шанс, что найден глобальный экстремум, меньше, чем у генетического алгоритма. Комбинированный алгоритм использует сильные стороны одного алгоритма, чтобы нейтрализовать слабые стороны второго. Выбор алгоритмов обусловлен отсутствием необходимости рассчитывать производные целевой функции и ограничений, а также простотой реализации в программном коде и возможностью применения ограничений поиска. Комбинированный алгоритм работает путем непрерывного чередования шагов генетического алгоритма и полных процедур симплексного поиска. На каждом шаге генетического алгоритма несколько лучших особей из популяции становятся центрами симплексов, из которых начинается симплексный поиск. Результаты симплексного поиска улучшают популяцию генетического алгоритма. Таким образом, глобальный оптимум может быть найден за несколько шагов комбинированного поиска. Проведены испытания на манипуляторах с избыточными и не избыточными конструкциями. Представлено сравнение решений предложенным методом с генетическим алгоритмом и градиентным методом. По показателям времени поиска, числу вызовов целевой функции и точности позиционирования рабочего органа манипулятора предложенный метод предпочтительнее обычного генетического алгоритма.

Рассматриваются пути создания восполняемых источников энергии морских объектов, работающих в отсутствие солнечной энергии. Очевидно, что продолжительность работы многих морских подводных аппаратов ограничена зарядом их аккумуляторных батарей. При работе на малых глубинах такие аппараты находятся в среде, возмущенной волнами, и имеют качку. Поверхностные плавающие буи также подвержены возмущениям от морского волнения. При их эксплуатации в условиях полярной ночи использование солнечной энергии для заряда батарей также становится затруднительным. Для решения указанной задачи предложено использовать энергию поверхностных волн или качки объекта. Энергия от волнового течения и орбитальной скорости движения частиц воды в волне может быть преобразована во вращение вертушки. Рассматриваются теоретические основы использования таких устройств для сбора энергии и их возможности. Указывается, что установка нескольких подобных устройств, ориентированных во взаимно перпендикулярных направлениях, позволит преобразовывать энергию, возникающую и от поступательного движения подводного аппарата при изменении его глубины. Кроме того, обсуждается использование энергии качки объекта для ее преобразования в электрическую энергию. Эта идея чрезвычайно привлекательна и потому не является новой. Однако подобные генераторы никогда не использовались на морских роботизированных объектах. Рассматривается конструкция индукционного генератора, которая запатентована автором. Показано, что ее работа описывается дифференциальным уравнением второго порядка. Предложено использовать в подобных преобразователях, настройку электромеханической системы в резонанс с преобладающими колебаниями качки. Для этого можно изменять степень успокоения колебательной системы. Обсуждаются возможные технические решения и физические принципы их работы. Проведена оценка мощности таких малогабаритных преобразователей. Выполнено сравнение с существующими подобными образцами. Показано, что предложенные генераторы могут вырабатывать энергию в несколько десятков ватт.

Отсутствие тактильной обратной связи в минимально инвазивной хирургии во многих случаях повышает сложность операции и приводит к увеличению времени ее проведения. Исследование нацелено на создание системы, обеспечивающей передачу тактильных ощущений и состоящей из мастер-манипулятора, блока управления и исполнительного устройства, оснащенного датчиком усилия. Пользователь нажимает на кнопку манипулятора, зафиксированную на ползуне. Движение этой кнопки синхронизируется с движением ведомого исполнительного звена, которое индентируется в мягкую ткань. Нагрузка на индентор измеряется датчиком усилия и затем передается в блок управления. Блок управления задает рабочую частоту пьезоэлектрического привода (ПЭП), формирующую силу, соответствующую измеренной нагрузке. Эта сила прикладывается к кнопке манипулятора и ощущается пользователем. Таким образом, система обеспечивает тактильную обратную связь. Для описания динамики приводного механизма ПЭП, контактирующего с ползуном, используется конечномерная эмпирическая модель. Параметры модели идентифицируются на основе экспериментальных данных. Показано, что система позволяет различать объекты с различными характеристиками жесткости.

Рассматривается методика получения математической модели двигателя постоянного тока. Несмотря на то, что классическая математическая модель широко известна и хорошо изучена, нередко возникает необходимость ее уточнения и определения ее параметров экспериментальным путем. В технической документации не всегда могут быть указаны все интересующие параметры двигателя, иногда о двигателе может не быть вообще никакой информации. К тому же на практике в реальном двигателе могут присутствовать особенности, которые не учитывает классическая модель. В начале статьи рассматривается традиционная модель двигателя, его статические и динамические характеристики. Выявляются параметры модели, которые необходимо определить экспериментально. Далее проводится анализ особенностей, которые отличают поведение реального двигателя от поведения, предсказываемого моделью. К таким особенностям можно отнести работу коллекторного узла привода, особенности его геометрии и влияние редуктора. Путем проведения различных экспериментов изучается влияние этих особенностей на работу двигателя и определяются условия, при которых следует получать параметры его модели. Далее на основе проведенного анализа предлагается методика получения математической модели. В основе методики лежит экспериментальное определение соотношений тока и крутящего момента с одной стороны, и приложенного напряжения и скорости вращения - с другой стороны. При этом методика учитывает влияние трения вала двигателя, которое возрастает при наличии нагрузки на нем. Предлагается способ компенсации этого эффекта для исключения его влияния на результат определения математической модели. Далее приводится пример применения описанной методики для определения параметров модели сервопривода Lego NXT Motor. Представлены численные значения параметров и графические данные. В завершение проводится сравнение поведения реального двигателя и поведения, рассчитанного по модели, полученной ранее. В качестве демонстрационной системы используется система автоматического управления углом поворота вала двигателя на основе пропорционального регулятора.