Список литературы
1.Кривоножко В.Е., Лычев А.В. Анализ деятельности сложных социально-экономических систем [Текст]. - М.: Изд. отдел ф-та ВМиК МГУ; МАКС Пресс, 2010. - 208 с.
2. Моргунов Е.П., Моргунова О.Н. Обзор программного обеспечения, реализующего метод Data Envelopment Analysis [Электронный ресурс] // XXII Междунар. науч.-практ. конф. «Решетневские чтения», 12-16 ноября 2018 г. : материалы : в 2 ч. / СибГУ им. М.Ф. Решетнева. - Красноярск, 2018. - Ч. 2. - С. 359-360. - URL: https://reshetnev.sibsau.ru/page/materialy-konferentsii (дата обращения: 04.06.2020).
3. Моргунов Е.П., Моргунова О.Н., Постойко А.Ю. Интеграция метода «Анализ Среды Функционирования» в СУБД PostgreSQL [Текст] // XXIII Междунар. науч.-практ. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении», 10-11 июня 2019 г. : труды : в 3 ч. / Санкт-Петербургский политехн. ун-т Петра Великого. - СПб.: Изд-во Политех-Пресс, 2019. - Ч. 3. - С. 178-184. - URL: https://elib.spbstu.ru/dl/2M9-141.pdf/view (дата обращения: 06.09.2021).
4. Моргунов Е.П., Моргунова О.Н. , Постойко А.Ю. Реализация метода «Анализ Среды Функционирования» в виде расширения СУБД PostgreSQL [Текст] // XXIV Междунар. науч.-практ. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении», 13-14 октября 2020 г. : труды : в 3 ч. / Санкт-Петербургский политехн. ун-т Петра Великого. - СПб. : Изд-во Политех-Пресс, 2020. - Ч. 3. - С. 146-152. - URL: https://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-207.pdf/view: 06.09.2021).
5. Charnes A., Cooper W.W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units [Text] // European Journal of Operational Research. - 1978. - Vol. 2. - P. 429-444.
6. Cooper W.W., Seiford L.M., Tone K. Data Envelopment Analysis [Text]: A comprehensive text with models, applications, references, and DEA-Solver software. - 2nd ed. - New York: Springer, 2007. - xxxviii, 490 p.
7. PostgreSQL [Электронный ресурс] : официальный сайт / The PostgreSQL Global Development Group. - Электрон. дан. - Б. м., [1996-]. - URL: http://www.postgresql.org (дата обращения: 04.06.2020). - Загл. с экрана.
УДК 681.516.7
doi :10.18720/SPBPU/2/id21 -363
Катермина Татьяна Сергеевна1,
доцент, канд. техн. наук; Слива Максим Владимирович1,
доцент, канд. пед. наук
КОНТРОЛЬ И КОРРЕКЦИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ СРЕДСТВАМИ АВТОМАТИЧЕСКОГО И ДИСТАНЦИОННОГО
УПРАВЛЕНИЯ
1 2
' Россия, г. Нижневартовск, ФБГОУ ВО «Нижневартовский государственный университет»,
1 2 nggu-lib@mail.ru, persimon@inbox.ru
Аннотация. Статья посвящена проблемам контроля и коррекции робототехнических систем в реальном времени. Рассматриваются возможности автоматического контроля и коррекции за счет добавления избыточности в исходные
системы и возможности программного подхода в режиме дистанционного управления в рамках IoT (Интернета вещей). В статье рассматриваются оба подхода, раскрываются их достоинства и недостатки, приводится анализ ситуаций, в которых рекомендуется использовать тот или иной подход.
Ключевые слова, управление, контроль, коррекция, метод избыточных переменных, IoT, программное управление робототехническими системами.
Tatyana S. Katermina1,
Associate Professor, PhD;
Maksim V. Sliva1, Associate Professor, PhD
ROBOTICS SYSTEMS MONITORING AND CORRECTION BY MEANS OF AUTOMATIC AND SOFTWARE CONTROL
1 2
' Nizhnevartovsk State University, Nizhnevartovsk, Russia, 1 2 nggu-lib@mail.ru, persimon@inbox.ru
Abstract. The article describes the problems of robotics systems monitoring and correction in real time. The possibilities of automatic control and correction by adding redundancy to the source systems and the possibilities of a software approach in the remote control mode within the IoT (Internet of Things) are considered. The article discusses both approaches, reveals their advantages and disadvantages, and provides an analysis of situations in which it is recommended to use one or another approach.
Keywords: management, control, correction, method of redundant variables, IoT, software control of robotics systems.
Введение
При работе любой робототехнической системы возможны сбои, обусловленные внутренними факторами и факторами внешней среды. В качестве внутренних факторов можно выделить, например, неточность вычислений, ошибки, допущенные при программировании. Внешние факторы имеют разнообразную природу по характеру своего возникновения. Например, внешним фактором по отношению к робототехниче-ской системе можно назвать несвоевременное поступление управляющего сигнала, если система управляется дистанционно. В число других внешних факторов воздействия можно включить сбои, наводки, неровности поверхностей, уплотнение материала при резке и т. д.
Если система управляется дистанционно, то необходимо учитывать, что такое управление зависит от множества условий. В их число могут входить, например, устойчивость и скорость каналов связи, возможность управления сразу с нескольких устройств, которые в свою очередь тоже могут обладать разными характеристиками.
Вычислительные системы, работающие автономно, должны иметь возможность автоматически контролировать и корректировать свою ра-
боту в случае различных внешних воздействий. В таком случае вводят аппаратную или программную избыточность.
2. Подход, основанный на программной коррекции в системах IoT
В настоящее время интернет вещей (IoT — Internet of Things) активно входит в жизнь многих людей. Если рассмотреть схематичное представление такой системы (рис. 1) [4], то обычно можно выделить в ней 3 части:
- аппаратная часть управляемых устройств;
- программная серверная часть;
- программная клиентская часть.
В целом можно построить такую последовательность передачи данных от пользователя к конкретному устройству:
- пользователь в приложении или на сайте меняет нужный параметр;
- данные поступают на главный сервер «умного помещения»;
- по внутренним данным находится нужный промежуточный хаб, к которому подключено искомое устройство;
- полученные от пользователя данные отправляются в найденный промежуточный хаб;
- в промежуточном хабе данные отправляются на нужное устройство.
В обратную сторону, от устройства к пользователю, при передаче данных можно использовать такую последовательность:
- данные с устройства отправляются в промежуточный хаб;
- с промежуточного хаба данные отправляются на главный сервер «умного помещения»;
- сервер по внутренним данным находит всех заинтересованных пользователей и отправляет им данные с устройства;
- в приложении или на странице сайта пользователя данные преобразуются в визуальную или текстовую информацию.
Из данной последовательности действий видно, что несколько пользователей могут получать информацию от одного и того же устройства. В идеале, каждый пользователь должен иметь возможность в режиме конструктора настроить рабочее пространство умного помещения с указанием конкретных устройств, которыми нужно управлять или информацию с которых нужно получать.
Рис. 1. Схема системы 1оТ
Исходя из описанного выше, можно выявить следующие проблемы, требующие решения:
- несколько пользователей одновременно пытаются управлять одним устройством;
- пользователь пытается управлять устройством, которое перестает быть доступно, а потом снова становится доступным, но совершенные действия пользователя не учитываются;
- пользователь управляет устройством с обратной связью и возникает проблема с синхронизацией.
Самый простой способ решения этих проблем — программный. Для решения первой проблемы проще всего организовать очередь с проверкой уровня доступа к освободившемуся устройству.
Для решения второй проблемы необходима проверка совершенных действий: записываются действия, которые делает пользователь (на сервере), и записываются действия, совершенные устройством от имени этого пользователя, происходит синхронизация при каждом соединении и, если есть несоответствия, совершаются пропущенные действия.
При решении третьей проблемы нужно учитывать, что и пользователь может совершать какие-то операции с устройством, и само устройство может передавать данные о своем текущем состоянии. Поэтому, по аналогии с решением предыдущей проблемы, можно организовать двунаправленную проверку, в зависимости от текущей активности: пользователя или устройства.
3. Контроль и коррекция робототехнического устройства при введении избыточности
Робототехнические системы предназначены для достижения определенных целей, и если различные внутренние или внешние факторы мешают достижению цели, то вводят избыточность на том или ином уровне [2].
Метод избыточных переменных [1, 3] позволяет вводить избыточность на уровне исходной задачи и предполагает построение эквивалентных уравнений, в которых на избыточную информацию накладываются ограничения.
Структура эквивалентных уравнений систем со структурированной неопределенностью содержит произвольные коэффициенты, которые можно использовать для приспособления системы к различным изменениям, чтобы повысить точность и надежность функционирования систем, их живучесть в потоке перемен.
На рисунке 2 показаны осциллограммы работы системы с коррекцией аргумента в случае одинаковых сервомеханизмов для различных скоростей (и1) в пропорции 1:2:3:4:5.
На рисунке 3 представлены осциллограммы моделирования системы с коррекцией аргумента при различных характеристиках сервомеханизмов. Осциллограммы 6 и 8 — результат моделирования системы без коррекции аргумента.
Для многомерных динамических систем требование изменения скорости задающего воздействия может быть математически сформулировано как требование иметь минимально возможную разницу между допустимым значением модуля вектора ошибки и его действительным значением в каждый момент времени.
Рис. 2. Осциллограммы 1-5. Сервомеханизмы имеют одинаковые характеристики, величина постоянной времени следящей системы Т = 80
Рис.3. Осциллограммы 6-9. Сервомеханизмы разные. Осциллограммы 6 и 8 - это результат моделирования системы без коррекции аргумента
Можно сделать вывод о том, что в системах с коррекцией аргумента коэффициент скорости воспроизведения задающего воздействия можно настраивать и использовать таким образом, чтобы величина ошибки уменьшалась и система стабилизировалась. Использование коррекции по аргументу возможно как для обеспечения максимальной точности воспроизведения заданной формы, так и для обеспечения максимального быстродействия.
Заключение
В статье рассмотрены методы контроля и коррекции робототехни-ческих систем автоматического и программного управления. Контроль и коррекция систем автоматического управления предполагает введение избыточности на том или ином уровне, а метод избыточных переменных
позволяет не только ввести избыточность для исправления ошибок при воздействии различных помех, но и управлять параметрами системы для минимизации величины ошибки, например, скоростью воспроизведения траектории. Также описаны возможности программного решения ряда проблем, возникающих при одновременном доступе пользователей к устройствам, при проблемах с синхронизацией управления устройством и при временном отсутствии связи с устройством.
Список литературы
1. Ignat'ev M.B.: The Study of the Adaptational Phenomenon in Complex Systems. In: Computing Anticipatory Systems - CASYS'05: Seventh International Conference on Computing Anticipatory Systems, pp. 322-330. Liege (2006).
2. Ignat'ev M.B., Katermina T.S.: Chaos Control and Uncertainty. In: Proceedings of the 19th International Conference on Soft Computing and Measurements, SCM, pp. 449452. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. Publ., St. Petersburg (2016).
3. Ignat'ev M.B., Korshunov A.V., Pyatishev E.N. Micromechanical Robotic Systems Problems. In: Proceedings of SPIE - the International Society for Optical Engineering. Proceedings of the 1999 Indo-Russian Workshop on Micromechanical Systems, pp. 59-76. S P I E - International Society for Optical Engineering Publ., New Delhi (1999).
4. Слива М.В. Использование Node.js в качестве платформы для умного помещения // Традиции и инновации в образовательном пространстве России: материалы VII Всероссийской научно-практической конференции (г. Нижневартовск, 21 апреля 2018 года) / отв. ред. А.А. Никифорова. Нижневартовск: Изд-во Нижневарт. гос. унта, 2018. - С. 49-52.
УДК 004.4
doi :10.18720/SPBPU/2/id21 -364
Журавская Анжелика \
аспирант;
Станкевич Лев Александрович1,
канд. техн. наук, доцент
ПРИМЕНЕНИЕ НЕИНВАЗИВНОГО ИНТЕРФЕЙСА «МОЗГ-КОМПЬЮТЕР» ДЛЯ КЛАССИФИКАЦИИ ВООБРАЖАЕМЫХ ДВИЖЕНИЙ НИЖНИХ КОНЕЧНОСТЕЙ ЧЕЛОВЕКА
1 2
' Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский политехнический
университет Петра Великого,
1 2
hella94@mail.ru, stankevich_lev@inbox.ru
Аннотация. В данной работе обсуждается проблема классификации движений нижних конечностей человека по сигналам активности мозга, воспринимаемым и декодируемым с помощью интерфейса «мозг-компьютер» (ИМК). Представлена структура неинвазивного ИМК, ориентированная на распознавание воображаемых моторных команд по электроэнцелографическим (ЭЭГ) сигналам. Выполнен