АНАЛИЗ ТРАДИЦИОННЫХ И НЕЙРОСЕТЕВЫХ МЕТОДОВ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОПРИВОДАМИ В РОБОТОТЕХНИКЕ И ПЕРСПЕКТИВЫ ГИБРИДНЫХ ПОДХОДОВ

Аннотация

Целью настоящего исследования является сравнительный анализ традиционных и нейросетевых методов управления электроприводами в робототехнике, с акцентом на выявление их сильных и слабых сторон, определение областей применения и оценку перспектив развития гибридных подходов. Эффективное управление электроприводами является критически важным для современных робототехнических систем, которые должны демонстрировать высокую производительность, надежность и универсальность в различных областях применения. В частности, актуальными задачами являются обеспечение высокоточного отслеживания траектории, энергоэффективного управления, робастного управления в условиях неопределенностей и возмущений, управление с учетом ограничений, а также синхронизированное и координированное управление несколькими электроприводами. В связи с этим, вопросы оптимизации управления электроприводами, обеспечивающих точность движения, энергоэффективность и адаптацию к изменяющимся условиям, приобретают первостепенное значение. Для достижения этой цели были поставлены следующие взаимосвязанные задачи: систематизация, анализ особенностей и применения традиционных методов управления электроприводами, таких как PID-регуляторы, фильтры Калмана, управление скользящим режимом, модельное прогнозирующее управление; рассмотрение основных подходов к управлению электроприводами на основе нейронных сетей, включая сети прямого распространения, рекуррентные нейронные сети, радиально-базисные функции, нейро-нечеткие системы и обучение с подкреплением; анализ рассмотренных методов с целью выявления их преимуществ и ограничений с точки зрения таких ключевых параметров, как точность отслеживания траектории, робастность к возмущениям и неопределенностям, адаптивность к изменяющимся условиям эксплуатации и вычислительная сложность реализации; исследование и анализ перспектив использования гибридных методов управления электроприводами, сочетающих в себе надежность и качество управления в линейных и структурированных средах традиционных методов и гибкость и адаптируемость методов на основе нейронных сетей в сложных и динамичных робототехнических системах. Краткие выводы исследования указывают на то, что традиционные методы управления электроприводами, такие как PID-регуляторы и управление скользящим режимом, остаются эффективными и предпочтительными в линейных и хорошо определенных системах, характеризующихся простотой и надежностью. В то же время, нейросетевые подходы демонстрируют существенные преимущества при управлении сложными нелинейными системами, а также в условиях неопределенности, требующих адаптации к изменяющимся условиям. Особое внимание уделяется гибридным методам управления, сочетающим сильные стороны традиционных и нейросетевых подходов, которые рассматриваются как наиболее перспективное и многообещающее направление развития, позволяющее создавать интеллектуальные и робастные системы управления электроприводами, способные эффективно функционировать в сложных и динамичных средах.