W artykule przedstawiono próbę wykorzystania struktury sztucznej sieci neuronowej jako predykcyjnego modelu parametrów drgań tarciowych istotnie determinujących dokładność pozycjonowania w siłownikach płynowych. Dwie ważne cechy zjawiska stick-slipu - odstęp czasowy kolejnych skoków położenia oraz amplitudę skoków - odtwarzano w dwu rekurencyjnych perceptronowych trójwarstwowych sieciach neuronowych. Wstępnie określono złożoność proponowanego modelu oraz dokładność predykcji obu parametrów. Oszacowano możliwość predykcji w czasie rzeczywistym.
EN
The attempt made to utilize a structure of artificial neuron networks as a prediction model of friction vibrations which are essentially determinant of the accuracy of positioning in fluid - operated cylinders has been presented in the paper. Two important features of the stick-slip phenomenon: time interval of successive position strokes and amplitude of strokes have been reproduced in two recurrence perceptron three layer neuron networks. A complixity of the proposed model and accuracy of predicting the two parameters have been preliminarily determined. The possibility of prediction in real time has been assessed.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.