Neuronale Regelungskonzepte zur sensomotorischen Koordination von Industrierobotern:
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| Published: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1996
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| adam_text | Titel: Neuronale Regelungskonzepte zur sensomotorischen Koordination von Industrierobotern
Autor: Peinemann, Frank W
Jahr: 1996
SCHRITT- m mm^U BERICHTE Ulil Dipl.-Ing. Dipl.-Oec. Frank W. Peinemann, Lilienthal Neuronale Regelungskonzepte zur senso- motorischen Koordination von Industrierobotern Reihe 8 : Meß-, Steuerungsund Regelungstechnik Nr. 542 VW VERLAG
Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung ..................................................................................................................i 1.1 Zielsetzung .............................................................................................................1 1.2 Überblick ................................................................................................................2 2 Einsatzmöglichkeiten neuronaler Netze in der Industrierobotik......................................................................................................4 2.1 Abgrenzung zwischen autonomen und adaptiven Systemen.....................................4 2.2 Anwendungsbereiche in der Lndustrierobotik ..........................................................5 2.2.1 Roboter-Modellbildung ................................................................................6 2.2.2 Robotersteuerung und -regelung....................................................................7 2.2.2.1 Stand der Technik in der Bewegungssteuerung und Antriebsregelung.............................................................................7 2.2.2.2 Prozeßebenen der Bewegungskoordination.....................................9 2.2.2.3 Visuomotorische Bewegungssteuerung.........................................11 2.2.2.4 Kraft- und momentengeregelte Bewegungsführung.......................13 2.2.3 Unterstützung von Roboter-Objekt-lnteraktionen........................................15 3 Grundlagen der neuronalen Informationsverarbeitung ......................18 3.1 Neuronale Signalverarbeitung biologischer Systeme .............................................18 3.1.1 Struktur des Nervensystems........................................................................18 3.1.2 Das Neuron als zentrale Informationsverarbeitungseinheit..........................19 3 .1.3 Informationsspeicherung auf der Grundlage der
Synapsenplastizität...........20 3.1.4 Informationsverarbeitung in sensorischen Systemen ...................................21 3.1.5 Sensomotorische Bewegungskoordination natürlicher Systeme ..................22 3.2 Künstliche neuronale Informationsverarbeitung ....................................................24 3.2.1 Informationskodierung................................................................................24 3.2.2 Verarbeitungsprinzipen formaler Neuronen ................................................25 3.2.3 Künstliche neuronale Verbindungsstrukturen .............................................31 3.2.4 Neuronale Lemverfahren............................................................................33 3.2.5 Generalisierungs- und Approximationseigenschaften neuronaler Netzwerke ..................................................................................................39
VI 4 Analyse neuronaler Netzwerkmodelle und Lernverfahren ................41 4.1 Das Perceptron ......................................................................................................41 4.2 Der Error-Backpropagation-Algorithmus ..............................................................42 4.3 Radiale Basis-Funktionen-Netzwerke....................................................................47 4.4 Sequenzverarbeitende Lemverfahren.....................................................................51 5 Entwicklung von Konzepten und Simulationsuntersuchungen zur Systemidentifikation mit neuronalen Netzen....................................54 5.1 Neuronale Methoden zur Identifikation nichtlinearer dynamischer Systeme..........54 5.2 Konzeption von Ersatzsystemen und modularen neuronalen Netzwerken..............57 5.3 Durchführung der Simulationsstudie .....................................................................60 5.3.1 Verbessern des Netzwerktrainings durch Lemratenanpassung ....................62 5.3.2 Einfluß der Netzwerkstruktur .....................................................................66 5.3.3 Einfluß der Dimension des Eingangsvektors...............................................66 5.3.4 Eignung einfacher und modularer Systemidentifikationskonzepte...............67 5.3.5 Einfluß des Gain und der Lemraten............................................................68 5.3.6 Zweistufige Lemverfahren..........................................................................68 5.3.7 Vorzeitiger Abbrach der Lemphase............................................................69 5.3.8 Überprüfung der Stabilitätseigenschaften....................................................69 5.3.9 Identifikation der Systeminversen...............................................................70 5.3.10 Ergebnisübersicht der neuronalen Systemidentifikation..............................72 6
Entwicklung und Analyse neuronaler Steuer- und Regelungskonzepte ...................................................................................................................73 6.1 Klassifizierung neuronaler Steuer- und Regelungsverfahren..................................73 6.2 Analyse direkter neuronaler Steuer- und Regelungskonzepte.................................75 6.2.1 Trainingsverfahren zur neuronalen Vorsteuerung........................................75 6.2.1.1 Indirektes Lemschema.................................................................76 6.2.1.2 Generalisiertes Lemschema .........................................................77 6.2.1.3 Spezialisiertes Lemschema..........................................................77 6.2.2 Inverse Transfermatrix-Regelung................................................................79 6.2.3 Feedback-Error-Regelung...........................................................................80 6.3 Analyse indirekter neuronaler Steuer- und Regelungskonzepte..............................84 6.3.1 Indirekte inverse Regelung .........................................................................84 6.3.2 Indirekte Feedback-Error-Regelung............................................................87 6.3.3 Interne Modellregelung ..............................................................................89
VII 7 Experimentelle Erprobung neuronaler Regelungskonzepte zur sensomotorischen Bewegungsführung eines Portalroboters..............94 7.1 Systembeschreibung..............................................................................................95 7.1.1 Der Portalroboter........................................................................................95 7.1.2 Steuerungsarchitektur.................................................................................97 7.1.3 Sensorkopplung..........................................................................................99 7.2 Erprobung einer neuronalen distanz- und kraftgeregelten Konturverfolgung .......100 7.2.1 Versuchsaufbau........................................................................................100 7.2.2 Netzwerk-Training ......................................................... 105 7.2.3 Implementierung direkter Regelungskonzepte...........................................106 7.2.3.1 Konventionelle Regelung...........................................................106 7.2.3.2 Konventionelle Regelung mit neuronaler Kennwertanpassung...................................................................108 7.2.3.3 Inverse Transfermatrix-Regelung...............................................110 7.2.3.4 Feedback-Error-Regelung..........................................................114 7.2.4 Implementierung indirekter Regelungskonzepte........................................117 7.2.4.1 Indirekte inverse Regelung.........................................................117 7.2.4.2 Indirekte Feedback-Error-Regelung ...........................................120 7.2.4.3 Interne Modellregelung..............................................................123 7.2.5 Schlußbemerkungen .................................................................................125 7.3 Neuronale Unterstützung der Roboter-Objekt-Interaktion
...................................126 8 Zusammenfassung..............................................................................................129 Anhang........................................................................................................................131 Al. Übersicht neuronaler Netzwerkmodelle...............................................................131 A2. Herleitung und Beschleunigung des Backpropagation-Algorithmus.....................134 A3. Selbstorganisierende neuronale Netzwerkmodelle...............................................139 A4. Trainieren Radialer-Basis-Funktionen-Netzwerke...............................................145 A5. Nichtlineare Differenzengleichungen als Ersatzsysteme zur Systemidentifikation ...........................................................................................147 A6. Einfluß neuronaler Netzwerkstrukturen und Lemverfahren auf die Systemidentifikation ...........................................................................................150 A7. Ergebnisübersicht der Konturverfolgung.............................................................155 Literaturverzeichnis 157
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