专家控制系统是一个应用专家系统技术的控制系统,也是一个典型的和广泛应用的基于知识的控制系统。
专家控制系统因应用场合和控制要求不同,其结构也可能不一样。然而,几乎所有的 专家控制系统(控制器)都包含知识库、推理机、控制规则集和/或控制算法等。
本专家控制系统为 一 工业专家控制器(EC), 它 由 知 识 库 、 推 理 机 、 控 制 规 则 集 和 特 征识别信息处理等单元组成。知识库用于存放工业过程控制的领域知识;推理机用于记忆所采用的规则和控制策略,使整个系统协调地工作;推理机能够根据知识进行推理,搜索并导出结论。
特征识别与信息处理单元的作用是实现对信息的提取与加工,为控制决策和学习适应提 供依据。它主要包括抽取动态过程的特征信息,识别系统的特征状态,并对特征信息做必要 的加工。
EC 的 输 入 集 为E=(R,e,Y,U),S 为 特 征 信 息 输 出 集 ,K 为 经 验 知 识 集 ,G 为 规
则 修 改 命 令 ,I 为推理机构输出集, U 为 EC 的 输 出 集 。
EC 的模型可用下式表示:
U=f(E,K,I) (5.85)
智 能 算 子f 为几个算子的复合运算:
f=g·h·p
其 中 ,g:E→S;h:S×K→I;p:I×G→U。
g、h、p 均为智能算子,其形式为:
IF A THEN B (5.86)
其 中 ,A 为前提条件, B 为结论。 A 与 B 之间的关系可以包括解析表达式、模糊关系、因 果关系和经验规则等多种形式。 B 还可以是一个子规则集。
递阶智能控制是按照精度随智能降低而提高的原理(IPDI) 分级分布的,由三个基本控制级构成的,系统的输出是通过一组施于驱动器的具体指令来实现的
雷伯特-克雷格位置/力混合控制器为R-C 控制器,P(q) 为机械手运动学方程;T 为力变换矩阵; 操作空间力和位置混合控制系统,末端工具的动态性能将直接影响操作质量
每个关节所需要的力或力矩 T, 是由五个部分组成的,第一项表示所有关节惯量的作用,各个 关节的惯量被集中在一起,存在有关节间耦合惯量的作用,第三项和第四项分别表示向心力和哥氏力的作用
有个光学编码器,以便与测速发电机一起组成位置和速度反馈,是一种定位装置,它的每个关节都有一个位置控制系统;对机器人的关节坐标点逐点进行定位控制
机器人位置控制有时也称位姿控制或轨迹控制,主要有两种机器人的位置控制结构形式,即关节空间控制结构和直角坐标空间控制结构;机器人的伺服控制结构有集中控制、分散控制和递阶控制等
液压传动机器人具有结构简单、机械强度高和速度快等优点;一般采用液压伺服控制阀和模拟分解器实现控制和反馈,省去中间动力减速器,从而消除了齿隙和磨损问题
机器人控制器具有多种结构形式,包括非伺服控制、伺服控制、位置和速度反馈控制、力(力矩)控制、基于传感器的控制、非线性控制、分解加速度控制、滑模控制、最优 控制、自适应控制、递阶控制以及各种智能控制等
电机与减速器是构成机器人关节驱动系统的核心机电组件;传感器与感知模组用于实时获取机器人自身状态及与环境交互信息的感知单元;机器人大脑系统负责感知和规划决策
频谱图法将语音信号的频谱沿着时间轴加以展开,识别精度一般;LPC法是对语音信号抽取LPC系数;隐藏式马可夫模式用于非特定人的语音识别,建立语音的状态转移模式
机器人通过摄像头这些外设获得图像之后,利用某种算法来进行图像之间的变换,对图像进行各种操作以达到所需要实现的功能;点运算改善图像的显示效果
由图像采集系统,图像处理系统及信息综合分析处理系统构成;机器人的视觉,大概可以理解为“视”和“觉” 两部分;系统主要由图像采集部件、图像的处理和分析、处理结果输出装置
全局规划方法依照已获取的环境信息,给机器人规划出一条路径,路径的精确程度取决于获取环境信息的准确程度;局部规划方法侧重于考虑机器人当前的局部环境信息