izvestswsuИзвестия Юго-Западного государственного университетаProceedings of the Southwest State University2223-15602686-6757ЮЗГУ10.21869/2223-1560-2020-24-1-115-129izvestswsu-724Research ArticleИнформатика, вычислительная техника и управлениеComputer science, computer engineering and IT managmentИсследование устройства нечеткого цифрового фильтра для робота-манипулятораFuzzy Digital Filter Device Study for the Robot Manipulatorhttps://orcid.org/0000-0002-5400-6817БобырьМ. В.BobyrM. V.

Бобырь Максим Владимирович, доктор технических наук, профессор

ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040

Maksim V. Bobyr, Dr. of Sci. (Engineering), Professor

50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040

fregat_mn@rambler.ruhttps://orcid.org/0000-0002-3779-9165МилостнаяН. А.MilostnayaN. A.

Милостная Наталья Анатольевна, кандидат технических наук

ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040

Natalia A. Milostnaya, Cand. of Sci. (Engineering)

50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040

БулатниковВ. А.BulatnikovV. A.

Булатников Валентин Альбертович, аспирант кафедры вычислительной техники

ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040

Valentine A. Bulatnikov, Post-Graduate Student, Department of Computer Engineering

50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040

ЛуневаМ. Ю.LunevaM. Yu.

Лунева Марина Юрьевна, аспирант кафедры вычислительной техники

ул. 50 лет Октября 94, г. Курск 305040

Мarina Yu. Luneva, Post-Graduate Student, Department of Computer Engineering

50 Let Oktyabrya str. 94, Kursk 305040

ФГБОУ ВО «Юго-Западный государственный университет»Southwest State University202023062020241115129Copyright © Бобырь М.В., Милостная Н.А., Булатников В.А., Лунева М.Ю., 20202020Бобырь М.В., Милостная Н.А., Булатников В.А., Лунева М.Ю.Bobyr M.V., Milostnaya N.A., Bulatnikov V.A., Luneva M.Y.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://izvestswsu.elpub.ru/jour/article/view/724Цель исследования

Цель исследования. В процессе работы робота-манипулятора из-за дребезга контактов часто возникают ситуации, которые уменьшают точность позиционирования его звеньев. Одним из вариантов решения этой проблемы является фильтрация сигнала. Современные алгоритмы цифровой фильтрации обладают достаточно сложной математической структурой. На обработку данных в таких фильтрах требуется много времени, поэтому целью данной работы является разработка быстродействующего устройства нечеткого цифрового фильтра, способного устранить проблему дребезга контактов при позиционировании звеньев робота-манипулятора.

Методы

Методы. При разработке устройства цифрового фильтра использовалась обобщенная математическая модель, реализуемая с применением теории нечеткой логики. Обобщенная математическая модель нечеткого цифрового фильтра включает модель, определяющую суппорт нечеткой выходной переменной, модель определения коэффициентов нечеткого цифрового фильтра, и модель преобразования выходного напряжения в угол поворота сервопривода робота-манипулятора. В совокупности данная математическая модель позволяет перерассчитать напряжение, которое поступает на вход нечеткого цифрового фильтра с помощью двух коэффициентов регулирования, тем самым улучшая точность позиционирования звеньев робота-манипулятора.

Результаты

Результаты. В ходе экспериментальных исследований проводился сравнительный анализ разработанного быстродействующего устройства нечеткого цифрового фильтра с фильтром Калмана. Проводился расчет среднеквадратической ошибки RMSE для двух фильтров. При этом среднее значение RMSE у нечеткого цифрового фильтра составило 0,0185, у фильтра Калмана - 0,0193.

Заключение

Заключение. В статье рассмотрена обобщенная математическая модель устройства нечеткого цифрового фильтра, состоящая из трех моделей. Представлено устройство, реализующее определение суппорта нечеткой выходной переменной, экспериментальная модель робота-манипулятора, экспериментальные исследования предлагаемой математической модели.

Рurpose of research

Рurpose of research. Situations that reduce the accuracy of links positioning often arise due to the drab of contacts during the operation of robot manipulator. One of this problem solutions is signal filtering. Modern digital filtering algorithms have a rather complex mathematical structure. Data processing in such filters takes long time. So the purpose of this work is to develop fast-acting fuzzy digital filter device capable to eliminate the problem of contact scrapping when positioning the links of robot manipulator.

Methods

Methods. Generalized mathematical model was used in the development of digital filter device. This model is implemented by using fuzzy logic theory. Generalized mathematical model of the fuzzy digital filter includes a model determining a support of fuzzy output variable, a model for determining coefficients of fuzzy digital filter and a model for converting the output voltage into a rotation angle of robot manipulator servo drive. This mathematical model makes it possible to recalculate the voltage supplied to the input of fuzzy digital filter using two control coefficients thereby improving the positioning accuracy of robot manipulator links.

Results

Results. During experimental studies, comparative analysis of developed fast-acting device of fuzzy digital filter with Kalman filter was carried out. The RMSE standard error for two filters was calculated. The average RMSE value of the fuzzy digital filter was 0.0185 of Kallman's filter was 0.0193.

Conclusion

Conclusion. Generalized mathematical model of fuzzy digital filter device consisting of three models is described. Device implementing determination of caliper of fuzzy output variable, experimental model of robot manipulator, experimental research and proposed mathematical model are presented.

нечеткий цифровой фильтрфильтр Калманадефаззификациясуппорт нечеткого множестваfuzzy digital filterKallman's filterdefuzzificationcaliper of fuzzy setРабота выполнена при поддержке гранта РНФ №16-19-00186.This work was supported by the State Assignment and a grant of the Russian Science Foundation No. 1619-00186.ReferencesКолтыгин Д.С., Седельников И.А., Павлюк Е.Ю. Определение точности позиционирования роботов-манипуляторов DELTA и OMEGA // Труды БрГУ. 2016. №2. С. 121-126.Koltygin D.S., Sedelnikov I.A., Pavlyuk E.U. Opredelenie tochnosti pozitsionirovaniya robotov-manipulyatorov DELTA i OMEGA [Determination of positioning accuracy of DELTA and OMEGA robotic manipulators]. Trudy BrGU = Transactions of BrSU, 2016, no. 2, pp. 121-126 (In Russ.).Мархадаев Б.Е., Никифоров С.О., Улаханов Н.С. Методология оценки анализа характеристик точности мехатронных манипуляторов по кинематическим моделям // Вестник БГУ. 2016. №4. С. 50-60.Markhadaev B.E., Nikiforov S.O., Ulakhanov N.S. Metodologiya otsenki analiza kharakteristik tochnosti mekhatronnykh manipulyatorov po kinematicheskim modelyam [Methodology for assessing the analysis of accuracy characteristics of mechatronic manipulators according to kinematic models]. Vestnik BGU = Bulletin of BSU, 2016, no. 4, pp. 5060 (In Russ.).Малинин Д.Д., Шарапов А.Е. Повышение точности позиционирования мобильной платформы путем коррекции GPS-сигнала фильтром Калмана // Надежность и качество сложных систем. 2014. №3. С. 44-49.Malinin D. D., Sharapov A.E. Povyshenie tochnosti pozitsionirovaniya mobil'noi platformy putem korrektsii GPSsignala fil'trom Kalmana [Improving the accuracy of positioning a mobile platform by correcting a GPS signal with a Kalman filter]. Nadezhnost' i ka-chestvo slozhnykh sistem = Reliability and quality of complex systems, 2014, no. 3, pp. 44-49 (In Russ.).Галкин Д.И. Алгоритм оценки параметров ориентации космического аппарата с использованием фильтра Калмана // Вестник МГТУ им. Баумана. 2013. С.1-11.Galkin D.I. Nadezhnost' i kachestvo slozhnykh sistem [An algorithm for estimating the orientation parameters of a spacecraft using the Kalman filter]. Vestnik MGTU im. Baumana = Vestnik MGTU im. Bauman, 2013, pp. 1-11 (In Russ.).Безмен П.А. Комплексирование данных системы управления мобильным роботом с использованием расширенного фильтра Калмана // Известия Юго-Западного государственного университета. 2019; 23(2): 53-64.Bezmen P.A. Kompleksirovanie dannykh sistemy upravleniya mobil'nym robotom s ispol'zovaniem rasshirennogo fil'tra Kalmana [Integration of Mobile Robot Control System Data Using the Extended Kalman Filter]. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University. 2019; 23(2): 53-64 (In Russ.).Бобырь М.В., Лунева М.Ю., Ноливос К.С.А. Нечеткий цифровой фильтр для управления роботом-манипулятором ARMino // Мехатроника, автоматизация, управление. 2019. Т. 40. №4. C. 244 – 250.Bobyr M.V., Luneva M.Yu., Nolivos K.S.A. Nechetkii tsifrovoi fil'tr dlya upravleniya robotom-manipulyatorom ARMino [Fuzzy digital filter for controlling the ARMino robotic arm]. Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie = Mechatronics, Automation, Control, 2019, no. 4, pp. 244 - 250 (In Russ.).Bobyr M.V., Yakushev A.S., Dorodnykh A.A. Fuzzy devices for cooling the cutting tool of the cnc machine implemented on fpga // Measurement. 2020. Vol. 152.Bobyr M.V., Yakushev A.S., Dorodnykh A.A. Fuzzy devices for cooling the cutting tool of the cnc machine implemented on fpga. Measurement, 2020, no. 152.Bobyr, M.V., Milostnaya, N.A., Kulabuhov, S.A. A method of defuzzification based on the approach of areas' ratio // Applied Soft Computing Journal. 2017. №10. P. 19-32.Bobyr, M.V., Milostnaya, N.A., Kulabuhov, S.A. A method of defuzzification based on the approach of areas' ratio. Applied Soft Computing Journal, 2017, no.10, pp. 19-32.Бобырь М.В., Кулабухов С.А., Милостная Н.А. Обучение нейро-нечеткой системы на основе метода разности площадей // Искусственный интеллект и принятие решений. 2016. № 4. С. 15-26.Bobyr M.V., Kulabukhov S.A., Milostnaya N.A. Obuchenie neiro-nechetkoi sistemy na osnove metoda raznosti ploshchadei [Training a neuro-fuzzy system based on the area difference method]. Iskusstvennyi intellekt i prinyatie reshenii = Artificial Intelligence and Decision Making, 2016, no. 4, pp. 15-26 (In Russ.).Бобырь М.В. Метод нелинейного обучения нейро-нечеткой системы вывода // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. №1. С.66-74.Bobyr M.V. Metod nelineinogo obucheniya neiro-nechetkoi sistemy vyvoda [The method of nonlinear training of a neuro-fuzzy inference system]. Iskusstvennyi intellekt i prinyatie reshenii = Artificial Intelligence and Decision Making, 2018, no. 1, pp.66-74 (In Russ.).Shah R., Pandey A.B. Concept sorting robotic arm // Procedia Manufacturing. 2018. Vol. 20. P.400-405.Shah R., Pandey A.B. Concept sorting robotic arm. Procedia Manufacturing, 2018, vol. 20, pp.400-405.Long J., Shuai L., Jiguo Y. Robot manipulator control using neural networks: Asurvey // Neurocomputing. 2018. Vol. 000. P. 1-12.Long J., Shuai L., Jiguo Y. Robot manipulator control using neural networks: Asurvey. Neurocomputing, 2018, vol. 000, pp. 1-12.Varshney A., Agarwal B., Behera L. Manipulator control using human arm imitation // IFAC Proceedings Volumer. 2014. Vol. 47. P. 109-114.Varshney A., Agarwal B., Behera L. Manipulator control using human arm imitation. IFAC Proceedings Volumer, 2014, vol. 47, pp. 109-114.Бобырь М.В., Титов В.С., Милостная Н.А. Прогнозирование работы мехатронных систем на основе мягких нечетких баз знаний // Мехатроника, автоматизация и управления. 2014. №10. С. 8 – 14.Bobyr M.V., Titov V.S., Milostnaya N.A. Prognozirovanie raboty mekhatronnykh sistem na osnove myagkikh nechetkikh baz znanii [Prediction of the operation of mechatronic systems based on soft fuzzy knowledge bases]. Mekhatronika, avtomatizatsiya i upravleniya = Mechatronics, Automation and Control, 2014, no. 10, pp. 8-14 (In Russ.).Ho Pham Huy Anh, Kyoung Kwan Ahn Hybrid control of a pneumatic artificial muscle (PAM) robot arm using an inverse NARX fuzzy model // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2011. №24. P. 697-716.Ho Pham Huy Anh, Kyoung Kwan Ahn Hybrid control of a pneumatic artificial muscle (PAM) robot arm using an inverse NARX fuzzy model. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2011, no.24, pp. 697-716.Бобырь М.В., Архипов А.Е., Милостная Н.А. Метод расчета карты глубин на основе мягких операторов // Системы и средства информатики. 2019. Т. 29. №2. С. 71-84.Bobyr M.V., Arkhipov A.E., Milostnaya N.A. Metod rascheta karty glubin na osnove myagkikh operatorov [The method of calculating the depth map based on soft operators]. Sistemy i sredstva informatiki = Systems and means of computer science, 2019, vol. 29, no. 2, pp. 71-84 (In Russ.).Бобырь М.В., Титов Д.В., Кулабухов С.А. О некоторых свойствах мягкого алгоритма нечетко-логического вывода // Известия Юго-Западного государственного университета. 2015. № 2 (59). С. 39-51.Bobyr' M.V., Titov D.V., Kulabuhov S.A. O nekotorykh svoistvakh myagkogo algoritma nechetko-logicheskogo vyvoda [On Some Properties of Soft of Fuzzy Logical Deduction]. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University, 2015, no. 2 (59), pp. 39-51 (In Russ.).Белов А.В. Формирование классификатора с нечеткими границами на основании кривых, заполняющих дискретное признаковое пространство // Известия Юго-Западного государственного университета. 2012. № 4-2 (43). С. 71-73.Belov A.V. Formirovanie klassifikatora s nechetkimi granicami na osnovanii krivyh, zapolnjajushhih diskretnoe priznakovoe prostranstvo [Qualifier Formation with Fuzzy Borders on the Basis of the Curves Filling Discrete Attribute Space]. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University, 2012, no. 42 (43), pp. 71-73 (In Russ.).Халин Ю.А., Сизов А.С., Игнатенко А.Н. Нечётко-множественная модель многокритериальной оценки конкурентоспособности предприятия // Известия Юго-Западного государственного университета. 2011. № 5-1 (38). С. 53-57.Halin Ju.A., Sizov A.S., Ignatenko A.N. Nechjotko-mnozhestvennaja model' mnogokriterial'noj ocenki konkurentosposobnosti predprijatija [Fuzzy-Sets Model Multicriteria of Estimation of Competitiveness of Enterprise]. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University, 2011, no. 5-1 (38), pp. 53-57 (In Russ.).Абрамова Т.В. Проектирование нейро-нечеткого дерева решений // Известия Юго-Западного государственного университета. 2016. № 1 (64). С. 8-14.Abramova T.V. Proektirovanie nejro-nechetkogo dereva reshenij [Design of NeuroFuzzy Decision Tree]. Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University, 2016, no. 1 (64), pp. 8-14 (In Russ.).

The authors declare that there are no conflicts of interest present.