|
|
OPTIMALIZACE NÁVRHU FUZZY ŘÍZENÍ VZHLEDEM K ROZSAHU POHYBŮ PARALELNÍHO MECHANISMU
Andrš, Ondřej ; Maga, Dušan (oponent) ; Singule, Vladislav (oponent) ; Březina, Tomáš (vedoucí práce)
Disertační práce je zaměřena na využití fuzzy logiky při návrhu řízení paralelního mechanismu založeného na Stewartově platformě. Hlavním cílem je navrhnout řídicí systém, který zabezpečí provádění biomedicínských experimentů. K tomuto účelu je nezbytné zařízení, které zajistí simulaci fyziologických pohybů lidského těla charakteristickým danému implantátu, včetně silového zatížení. Uzavřený kinematický řetězec paralelních manipulátorů výrazně zvyšuje tuhost mechanismu. Manipulátory s paralelní kinematickou strukturou dosahují lepší přesnosti a opakovatelnosti dosažení požadované polohy efektoru a mohou vyvozovat větší sílu než běžné manipulátory se sériovou kinematickou strukturou. Obecnou nevýhodou paralelních mechanismů bývá jejich relativně malá pracovní oblast oproti sériovým, složitější struktura a komplikované řešení přímé kinematické úlohy. Předkládaná práce přináší efektivní řešení přímé kinematické úlohy pomocí simulačního modelu s fuzzy inferenčním systémem typu Takagi-Sugeno. Navržený systém řízení využívá stavových a fuzzy regulátorů typu Takagi-Sugeno, které jsou odvozeny od stavových regulátorů s integrací na vstupu. Pro návrh a optimalizaci fuzzy regulátorů byla použita technika anfis (adaptive neuro-fuzzy inference system), která emuluje trénovací data pomocí trénování s použitím metody nejmenších čtverců v kombinaci s metodou zpětného šíření. Navržené fuzzy regulátory jsou použity pro řízení jednotlivých ramen manipulátoru. Vlastnosti navrženého systému řízení jsou dokumentovány testovacím experimentem.
|
|
|
Návrh a řízení samobalancujícího robotu
Jiruška, Jiří ; Pohl, Lukáš (oponent) ; Blaha, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá kompletním návrhem a výrobou autonomního dvoukolového samobalan-cujícího robotu. Cílem práce je stabilizace robotu ve vzpřímené poloze a sledování namalované černé čáry na podlaze jejím snímáním pomocí kamery. Robot je řízen pomocí Raspberry Pi a je poháněn stejnosměrnými motory. Součástí práce je návrh a realizace hardwarové i softwarové části. Robot byl následně modelován v prostředí Matlab/Simulink a na základě modelu byl navržen LQR a PID regulátor.
|
|
|
Návrh a řízení samobalancujícího robotu
Jiruška, Jiří ; Pohl, Lukáš (oponent) ; Blaha, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá kompletním návrhem a výrobou autonomního dvoukolového samobalan-cujícího robotu. Cílem práce je stabilizace robotu ve vzpřímené poloze a sledování namalované černé čáry na podlaze jejím snímáním pomocí kamery. Robot je řízen pomocí Raspberry Pi a je poháněn stejnosměrnými motory. Součástí práce je návrh a realizace hardwarové i softwarové části. Robot byl následně modelován v prostředí Matlab/Simulink a na základě modelu byl navržen LQR a PID regulátor.
|
|
|
OPTIMALIZACE NÁVRHU FUZZY ŘÍZENÍ VZHLEDEM K ROZSAHU POHYBŮ PARALELNÍHO MECHANISMU
Andrš, Ondřej ; Maga, Dušan (oponent) ; Singule, Vladislav (oponent) ; Březina, Tomáš (vedoucí práce)
Disertační práce je zaměřena na využití fuzzy logiky při návrhu řízení paralelního mechanismu založeného na Stewartově platformě. Hlavním cílem je navrhnout řídicí systém, který zabezpečí provádění biomedicínských experimentů. K tomuto účelu je nezbytné zařízení, které zajistí simulaci fyziologických pohybů lidského těla charakteristickým danému implantátu, včetně silového zatížení. Uzavřený kinematický řetězec paralelních manipulátorů výrazně zvyšuje tuhost mechanismu. Manipulátory s paralelní kinematickou strukturou dosahují lepší přesnosti a opakovatelnosti dosažení požadované polohy efektoru a mohou vyvozovat větší sílu než běžné manipulátory se sériovou kinematickou strukturou. Obecnou nevýhodou paralelních mechanismů bývá jejich relativně malá pracovní oblast oproti sériovým, složitější struktura a komplikované řešení přímé kinematické úlohy. Předkládaná práce přináší efektivní řešení přímé kinematické úlohy pomocí simulačního modelu s fuzzy inferenčním systémem typu Takagi-Sugeno. Navržený systém řízení využívá stavových a fuzzy regulátorů typu Takagi-Sugeno, které jsou odvozeny od stavových regulátorů s integrací na vstupu. Pro návrh a optimalizaci fuzzy regulátorů byla použita technika anfis (adaptive neuro-fuzzy inference system), která emuluje trénovací data pomocí trénování s použitím metody nejmenších čtverců v kombinaci s metodou zpětného šíření. Navržené fuzzy regulátory jsou použity pro řízení jednotlivých ramen manipulátoru. Vlastnosti navrženého systému řízení jsou dokumentovány testovacím experimentem.
|
host ::
RSS.