Neuronowe modelowanie nieliniowości aktorów

• Autorzy: Rykała Ł. , Muszyńska M.

Warianty tytułu

EN

Neural modeling of the nonlinearities of actors

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule zaproponowano nową rozszerzoną strukturę sieci neuronowej. Struktura ta umożliwia aproksymację przedziałowo ciągłych funkcji z nieciągłościami, które mogą pojawiać się w sterowaniu aktorami. Nowa rozszerzona struktura sieci zbudowana jest z neuronów mających sigmoidalne funkcje aktywacji oraz dodatkowe neurony z funkcją aktywacji nazwaną „funkcją aproksymującą skoki funkcyjne”. Sieć ta pojawiająca się w sprzężeniu zwrotnym pętli układów sterowania znacząco zwiększa wydajność całego procesu, kompensując szkodliwe efekty tarcia. W artykule ponadto przedstawiono modele statycznego i dynamicznego tarcia z uwzględnieniem tzw. efektu Stribecka.

EN

The article proposes a new augmented structure of the neural network. This structure enables the approximation of piecewise continuous functions with discontinuities that may occur in the control process of actors. New augmented network structure is built of neurons with sigmoidal activation functions and additional neurons with activation function called “function approximating function jumps”. This network appears in the feedback loop control systems and it significantly increases the efficiency of the entire process compensating for the harmful effects of friction. In addition, the article presents models of static and dynamic friction, taking into account the Stribeck effect.

Słowa kluczowe

PL

sieć neuronowa; nieliniowości; tarcie; aktory

EN

neural network; nonlinearity; friction; actors

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT ; Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Mechanizacji Budownictwa i Górnictwa Skalnego
• Czasopismo: Przegląd Mechaniczny
• Rocznik: 2015
• Tom: nr 1
• Strony: 30--36
• Opis fizyczny: Bibliogr. 4 poz., rys., wykr.

Twórcy

autor

Rykała Ł.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Mechaniki Stosowanej i Robotyki, Al. Powstańców Warszawy 8, 35-959 Rzeszów

autor

Muszyńska M.

• Politechnika Rzeszowska, Katedra Mechaniki Stosowanej i Robotyki, Al. Powstańców Warszawy 8, 35-959 Rzeszów

Bibliografia

• 1. Lewis F. L.: Neuro-Fuzzy Control of Industrial Systems with Actuator Noniinearities. Society for Industrial and Applied Mathematics, Filadelfia 2002.
• 2. Giergiel J.: Podstawy robotyki i mechatroniki. Część 2. Wprowadzenie do mechatroniki. AGH, Kraków 2004.
• 3. Kwaśnicka H.: Sieci neuronowe w zastosowaniach. Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, Wrocław 2005.
• 4. Hendzel Z: Sieci neuronowe i systemy rozmyte. Oficyna Wydawnicza Politechniki Rzeszowskiej, Rzeszów 2010.