Выводы второго раздела

1. Разработана математическая модель человеко - машинного агрегата, представленного в виде четырехзвенного механизма, включающая в себя описание различных режимов движения механизма, позволяющая выявить закономерности и исследовать его динамические свойства.

2. Осуществлен выбор структурных решений для нейросетевого управления экзоскелетом. В качестве нейроконтроллера для вертикализации экзоскелета предложено использовать многослойные нейронные сети прямого распространения настраиваемые по оптимизируемым функционалам, полученным на основе показателей качества управления траекторией вертикализации экзоскелета.

3. Разработана система управления экзоскелетом в квазистатическом режиме, в качестве которой использовалась последовательная схема нейросетевого управления. В качестве модели пропорционального регулятора предложено использовать нейронную сеть встречного распространения ошибки, настраиваемую на модели объекта управления, позволяющая получить эмулятор объекта управления с последующей инверсией в нейроконтроллер последовательной схемы нейронного управления.

4. Разработан эмулятор системы управления экзоскелетом в динамическом режиме, использующий p задержанных управляющих сигналов и q задержанных выходных сигналов, отличающийся автономной настройкой нейронных сетей с входами из задержанных входных сигналов и входами из задержанных выходных сигналов. Разработан алгоритм настройки нейроных

сетей для управления динамикой экзоскелета, отличающийся использованием двух оптимизируемых функцтоналов и последовательным наращиванием в процессе оптимизации порядка задержек, позволяющий агрегировать оптимизированные функционалы качества в последовательной схеме нейросетевого управления.

5. Разработана схема нейросетевого управления, содержащая пять нейронных сетей автономной настройки и шестую нейронную сеть в качестве агрегатора, позволяющая построить нейросетевой контроллер для вертикализации экзолскелета с оптимизацией по точности и быстродействию.

6. Разработана методика формирования базы данных обучающих выборок для постройки нейроконтроллера управления экзоскелетом в режимах «встал-сел», а также определены зависимости углов наклона звеньев от времени. Выполнена аппроксимация полученных экспериментальных зависимостей с помощью сплайн-функций. Полученные зависимости позволяют формировать базы данных для обучения нейронных сетей нейроконтроллеров управления вертикализацией экзоскелета.

3