seatsСоциально-экономические и технические системы: исследование, проектирование, оптимизацияSocial-economic and technical systems: research, design and optimization1991-6302Казанский (Приволжский) федеральный университетseats-218Research ArticleОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ: ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ, ЭКСПЛУАТАЦИЯОРГАНИЗАЦИОННО-ТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ: ПРОЕКТИРОВАНИЕ, ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ, ЭКСПЛУАТАЦИЯМОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТИВНОЙ СИСТЕМЫ ПОЗИЦИОНИРОВАНИЯ ДВУХЗВЕННОЙ КИНЕМАТИЧЕСКОЙ ЦЕПИ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИMODELING OF AN ADAPTIVE ARTIFICIAL NEURALNETWORK BASED POSITIONING SYSTEM FOR A TWO-LINK KINEMATIC CIRCUITSШульгинС. К.ShulginS. K.

Шульгин С.К., кандидат технических наук, доцент

 

Shulgin S.K. - candidate of technical sciences, associate professor of the department "Information and control systems" 

СинепольскийД. О.SinepolskyD. O.

Синепольский Д.О., старший преподаватель

 

Sinepolsky D.O. - senior lecturer of the Department "Information and Control Systems" 

БалалаечниковА. В.BalalayechnikovA. V.

Балалаечников А.В., старший преподаватель

 

Balalayechnikov A.V. - senior lecturer of the Department "Information and Control Systems"

ФГБОУ ВО «Луганский государственный университет имени Владимира Даля»РоссияLuhansk State University named after Vladimir DalRussian FederationФГБОУ ВО «Луганский государственный университет имени Владимира Даля»,РоссияLuhansk State University named after Vladimir DalRussian Federation20233110202502122130Copyright © Шульгин С.К., Синепольский Д.О., Балалаечников А.В., 20252025Шульгин С.К., Синепольский Д.О., Балалаечников А.В.Shulgin S.K., Sinepolsky D.O., Balalayechnikov A.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://seats.elpub.ru/jour/article/view/218

моделируется применение предварительно обученной искусственной нейронной сети в качестве регулятора положения свободных звеньев двухзвенной кинематической цепи, образованной последовательно соединёнными сферическими кинематическими парами третьего класса. Рассмотрены вопросы математического моделирования механической составляющей системы включая механизм изменения положения звеньев; формирования обучающей выборки координат положения конечного свободного звена; выбора структуры искусственной нейронной сети и ее обучение для решения обратной задачи кинематики; анализа точности полученной системы позиционирования.

The application of a pretrained artificial neural network as a regulator for positioning of free links of a two-link kinematic chain formed by series- connected spherical kinematic pairs of the third class is modeled. The issues of mathematical modeling of the mechanical component of the system, including the mechanism for changing the position of the links; formation of a training sample of coordinates of the position of the final free link; choosing the structure of an artificial neural network and training it to solve the inverse problem of kinematics; analysis of the accuracy of the resulting positioning system, are considered.

двухзвенная кинематическая цепьсферическая кинематическая параматематическая модельобратная задача кинематикиискусственная нейронная сетьточность позиционированияtwo-link kinematic chainspherical kinematic pairmathematical modelinverse kinematics problemartificial neural networkpositioning accuracyReferences"Robotics Technology and Flexible Automation 2nd Edition" S.R. Deb. McGraw Hill. New Delhi. 2010 ISBN 0-07-007791-6"Robotics Technology and Flexible Automation 2nd Edition" S.R. Deb. McGraw Hill. New Delhi. 2010 ISBN 0-07-007791-6"Robot Modeling and Kinematics" Manseur, Rachid. DaVinci Engineering Press. Boston, MA. 2006 ISBN 1-58450-851-5 Ch.4-5"Robot Modeling and Kinematics" Manseur, Rachid. DaVinci Engineering Press. Boston, MA. 2006 ISBN 1-58450-851-5 Ch.4-5P. Moubarak, et al., Modular and Reconfigurable Mobile Robotics, Journal of Robotics and Autonomous Systems, 60 (12) (2012) 1648—1663.P. Moubarak, et al., Modular and Reconfigurable Mobile Robotics, Journal of Robotics and Autonomous Systems, 60 (12) (2012) 1648—1663.Шульгин С.К. Моделирование адаптивной системы позиционирования звена сферической кинематической пары на основе искусственной нейронной сети [Тект] / Шульгин С.К., Синепольский Д.О. // Вестник ЛГУ им. В. Даля / ГОУ ВО ЛНР ЛГУ им. В. Даля. – Луганск, 2022. – №6.Шульгин С.К. Моделирование адаптивной системы позиционирования звена сферической кинематической пары на основе искусственной нейронной сети [Тект] / Шульгин С.К., Синепольский Д.О. // Вестник ЛГУ им. В. Даля / ГОУ ВО ЛНР ЛГУ им. В. Даля. – Луганск, 2022. – №6.Понарин Я. П. Элементарная геометрия. В 2 т. — М.: МЦНМО, 2004.— ISBN 5-94057-170-0.Понарин Я. П. Элементарная геометрия. В 2 т. — М.: МЦНМО, 2004.— ISBN 5-94057-170-0.S. Tejomurtula and S. Kak : «Inverse kinematics in robotics using neural networks» Information Sciences, Vol. 116, pp. 147–164, 1999.S. Tejomurtula and S. Kak : «Inverse kinematics in robotics using neural networks» Information Sciences, Vol. 116, pp. 147–164, 1999.Y. Maeda, T. Fujiwara and H. Ito : «Robot control using high dimensional neural networks» Procs. of SICE Annual Conference 2014, pp. 738–743, 2014.Y. Maeda, T. Fujiwara and H. Ito : «Robot control using high dimensional neural networks» Procs. of SICE Annual Conference 2014, pp. 738–743, 2014.Practical optimization, Philip E. Gill, Walter Murray and Margret H. Wright, Academic Press Inc. (London) Limited, 1981.Practical optimization, Philip E. Gill, Walter Murray and Margret H. Wright, Academic Press Inc. (London) Limited, 1981.

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