Авторы

Модель управления многозвенным роботом-манипулятором в условиях неопределенности внешней среды

Предложена структура модели управления многозвенным роботом-манипулятором, отличительной чертой которой выступает включение в нее блоков решения задач прямой и обратной динамики, использующих нечеткий интервальный метод. Актуальность темы исследования характеризуется необходимостью разработки и внедрения робототехнических комплексов для замены человеческого труда в условиях опасных и вредных производств, а также совершенствованием алгоритмического обеспечения систем управления роботами в условиях неопределенности внешней среды. Разработаны алгоритмы решения прямой и обратной задач динамики многозвенных роботов-манипуляторов, в основе которых лежит описание движения звеньев робота в виде системы уравнений, учитывающих неопределенности внешней среды, моделируемой методами нечеткой логики. Объектом исследования выступали технологические зоны в непосредственной близости от агрегатов окомкования мелкорудного сырья и рудонагревательных печей горно-обогатительных комбинатов, где присутствуют факторы неопределенности внешней среды двух основных групп: к первой относятся факторы, затрудняющие определение координат целевого объекта захвата ­МРМ (например, как следствие запыленности среды), ко второй – факторы, влияющие на перемещение подвижных частей робота (например, вызванные износом или нагревом частей механизмов). Апробирование предложенных алгоритмов проводилось в модельном эксперименте в среде MatLab с использованием инструментов физического моделирования Simscape, а также Robotics System Toolbox для проектирования, моделирования и тестирования робототехнических приложений. Эксперимент показал, что точность позиционирования концевого эффектора многозвенного робота-манипулятора в случае применения предложенного интервального метода хотя и составляет не доли, а несколько процентов от заданного терминального положения, тем не менее превосходит решения, получаемые с использованием стандартного инструментария Robotics System Toolbox, не адаптированного для работы в условиях неопределенности внешней среды. Читать дальше...

Нечеткий биоинспирированный метод формирования набора кандидатов на линейные должности

Линейный персонал занимает подавляющую часть должностей во многих организациях, что обуславливает важность своевременного и успешного закрытия подобных вакансий. Поиск кандидатов на такие должности происходит в рамках массового подбора, который характеризуется высокой трудоемкостью, бюджетными и временными ограничениями, необходимостью регулярного повторения из-за высоких показателей кадровой текучести. Отмеченные особенности делают выполнение этого процесса невозможным без применения современных программных средств. Поскольку массовый подбор не требует нахождения наилучшего кандидата для каждой вакансии, а ограничивается поиском специалистов по формальным признакам на основе их резюме, то основная доля трудовых и временных затрат приходится на первичный отбор кандидатов. Существующие программные средства не обладают достаточным функционалом для эффективной автоматизации указанного процесса, так как в условиях необходимости обработки больших объемов многомерных данных они не обеспечивают комплексный учет разнотипных характеристик кандидата и автоматическое подстраивание критериев отбора с учетом их приоритетности для заполняемой вакансии. Для решения указанной проблемы был разработан автоматизированный метод формирования набора кандидатов на линейные должности, основанный на комплексном использовании адаптивной нейро-нечеткой системы и биоинспирированного алгоритма, вдохновленного поведением косяка плавающих рыб. Разработанный гибридный метод был реализован в виде программы для ­ЭВМ с использованием языка Python. Результаты его тестирования показали сходимость оптимизационного алгоритма, а сравнение с ручным подбором – перспективность использования для решения задач массового подбора линейного персонала. Читать дальше...

Обобщенный подход к построению нечетких биоинспирированных моделей для ситуационного управления проектами

При управлении сложными проектами, связанными с разработкой и организацией производства инновационной продукции, на процесс принятия решений оказывает влияние множество ситуационных аспектов. Это усложняет оценку качества принимаемых решений, обычно многовариантных и требующих учета случайных воздействий. Значительный эффект в подобных случаях может обеспечить применение биоинспирированных методов, позволяющих находить приемлемое для конкретной ситуации решение, в которых для описания ­НЕ-факторов используются элементы теории нечетких множеств. В статье предложен обобщенный подход к созданию модели на основе указанных методов, которая предназначена для поддержки принятия решений по управлению инновационным проектом. Данная модель отличается комплексным применением нечетких биоинспирированных методов выбора и обоснования вариантов действий при стратегическом и оперативном планировании и ситуационном управлении проектной деятельностью с учетом общих и специфических характеристик этапов проекта, а также динамического характера внешних и внутренних факторов. На основе предложенного подхода разработан метод подбора оборудования, использующий концепцию нечетких множеств, для проведения опытно-конструкторских работ и организации производства инновационной продукции с использованием модели поведения стаи волков во время охоты. Метод отличается применением нечеткой евклидовой меры близости между показателями качества оцениваемых вариантов и выделенных трех наилучших на данной итерации (альфа-, бета- и дельта-решений) для определения направления поиска рационального набора оборудования, модификацией правил поиска решений (перемещения особей) на основе учета «глубины совпадений» и приращения эффекта, в том числе для нахождения разумного баланса между направленным и случайным поиском, и применением базы нечетких продукционных правил при выборе способа формирования основы для альфа-решения на последующих итерациях. Метод реализован на языке Python 3.12.0. Результативность предложенного подхода подтверждена данными проведенного вычислительного эксперимента. Читать дальше...

Нечеткий мультиколониальный метод оптимизации режима термической подготовки полифракционной многослойной массы рудного сырья

Перспективным способом обеспечения конкурентоспособности промышленной продукции является повышение энергоэффективности технологических процессов за счет снижения объемов потребления топливно-энергетических ресурсов. Для такого энергоресурсоемкого производства, как химико-технологическая система переработки отходов обогащения рудного сырья, данная задача сводится к оптимизации режимов работы конвейерных обжиговых машин, осуществляющих термическую подготовку сырья к переплавке. Высокая вычислительная сложность задачи, вызванная наличием обширного набора управляемых параметров технологической линии и полифракционностью рудного сырья, ограничивает возможности применения аналитических методов. Предлагается использовать природовдохновленный метод, построенный на принципах социального поведения колоний тараканов. Его специфика привела к следующим модификациям базового варианта Cockroach Swarm Optimization: во-первых, для сужения пространства поиска используется мультиколониальный подход, предполагающий рассмотрение варианта многослойной укладки разноразмерных дисперсных составляющих рудного сырья в рамках отдельной колонии; во-вторых, для повышения скорости сходимости алгоритма предложено введение в него элементов теории нечетких множеств для определения «свободных» параметров (расстояния «восприятия», задающего максимальную удаленность от лучших решений; размера шага перемещения агентов в пространстве поиска в направлении к лучшим). Разработанный нечеткий мультиколониальный метод был реализован в виде программы для ­ЭВМ с использованием языка Python. Результаты вычислительных экспериментов показали сходимость предлагаемого метода оптимизации режимов работы конвейерной обжиговой машины, а их сравнение с ее номинальным режимом – перспективность использования для управления химико-технологическим процессом термической подготовки полифракционного рудного сырья к переплавке. Читать дальше...