Методы и технологии интеллектуального управления многозвенными роботами-манипуляторами на основе нейро-нечетких моделей

Цель проекта – разработка и исследование методов и технологий интеллектуального управления многозвенными роботами-манипуляторами (МРМ) на основе нейро-нечетких моделей. Разработана композиционная гибридная модель для интеллектуального управления МРМ. Предложен способ решения дифференциальных уравнений с нечеткими параметрами на основе нечеткого численного метода Гаусса–Ньютона. Усовершенствованы рекуррентные нейро-нечеткие модели для управления МРМ для прогноза параметров с учетом нечетких тенденций. Разработаны методики обучения этих моделей. Создан метод интеллектуального управления МРМ на основе композиционной гибридной модели, заключающийся в применении нейросетевой модели для приближенного решения обратной задачи кинематики с уточнением решений на основе нечеткой реализации численного метода. Разработаны алгоритмы и программные средства интеллектуального управления МРМ. Создана технология интеллектуального управления МРМ на основе предлагаемых моделей и метода. Разработана имитационная модель МРМ, реализующая предлагаемые модели, метод и технологию интеллектуального управления МРМ.