Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Toán học
Ứng dụng mạng neural nhân tạo bù sai số phi hình học cho tay máy robot
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ứng dụng mạng neural nhân tạo bù sai số phi hình học cho tay máy robot
Tâm Nguyệt
522
6
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài báo này trình bày phương pháp bù sai số phi hình học sử dụng mạng neural nhân tạo (ANN). Trước tiên tham số hình học được mô hình và nhận diện bằng phương pháp nhận diện tham số có sử dụng mô hình toán của tay máy robot, sau đó sai số phi hình học được bù bằng mạng ANN. Mời các bạn cùng tham khảo! | ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHÂN TẠO BÙ SAI SỐ PHI HÌNH HỌC CHO TAY MÁY ROBOT Nguyễn Hoài Nhân Viện Kỹ thuật HUTECH trƣờng Đại học Công nghệ TP.HCM HUTECH Email nh.nhan@hutech.edu.vn TÓM TẮT Bài báo này trình bày phƣơng pháp bù sai số phi hình học hay còn gọi phi tuyến sử dụng mạng neural nhân tạo ANN . Trƣớc tiên tham số hình học đƣợc mô hình và nhận diện bằng phƣơng pháp nhận diện tham số có sử dụng mô hình toán của tay máy robot sau đó sai số phi hình học đƣợc bù bằng mạng ANN. Mạng ANN đƣợc dùng cho bù sai số vị trí còn lại đƣợc cho là gây ra bởi các nguồn sai số phi hình học. 1. GIỚI THIỆU Tay máy đƣợc sử dụng rộng rãi trong một số ứng dụng cần độ chính xác cao nhƣ lập trình ngoại tuyến gia công cơ khí phẫu thuật xƣơng vv. Vì một số nguyên do ch ng hạn nhƣ dung sai chế tạo dung sai lắp ghép tay máy cho nên tay máy đƣợc chế tạo và mô hình động học tƣơng ứng của nó trong bộ điều khiển có sự khác biệt và nó làm giảm độ chính xác vị trí của tay máy. Do đó các tay hiệu chỉnh để nâng cao độ chính xác vị trí. Một trong những phƣơng pháp hiệu chỉnh độ chính vị trí xác của robot là xây dựng mô hình động học của tay máy robot đƣa vào mô hình các tham số động học nếu nó là nguồn gốc gây gây sai số vị trí của robot 1-3 . Tuy nhiên không phải lúc nào cũng xác định đƣợc nguồn sai số này một cách rõ ràng nhất là các yếu tố phi tuyến. Vì vậy sử dụng mạng ANN để học quy luật phi tuyến của mối quan hệ giữa đầu vào là giá trị góc khớp va đầu ra là vị trí của điểm thao tác trên khâu cuối tay máy sẽ khắc phục đƣợc khó khăn hạn chế của phƣơng pháp hiệu chỉnh sử dụng mô hình toán. Phƣơng pháp nâng cao độ chính xác vị trí tay máy robot mà không cần sử dụng mô hình toán đƣợc phát triển bởi các nghiên cứu 4 - 11 . Phƣơng pháp này xấp xỉ mối quan hệ giữa vị trí góc khớp và sai số vị trí khâu tác động cuối tay máy hoặc giữa vị trí khâu cuối và sai số vị trí. Để xấp xỉ các mối quan hệ này mô t số nghiên cứu đã sử dụng mạng mạng hƣớng tâm cơ sở RBFN 4 giải thuật logic hàm mờ 5 và mạng ANN 6 7 .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đề tài: ỨNG DỤNG MẠNG NEURAL NHẬN DẠNG KÍ TỰ
Tiểu luận: Ứng dụng mạng neural trong nhận dạng ký tự quang học
Báo cáo tốt nghiệp: Ứng dụng mạng Neural trong nhận dạng kí tự
Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng mạng neural trong nhận dạng kí tự
Ứng dụng mạng Neural trong đánh giá rủi ro kiểm toán xây dựng
Luận văn tốt nghiệp Khoa học máy tính: Tìm hiểu mạng Neural Hamming và ứng dụng trong bài toán nhận dạng các chữ cái Tiếng Việt
LUẬN VĂN:MẠNG NEURAL RBF VÀ ỨNG DỤNG NHẬN DẠNG CHỮ VIẾT TAY
Tiểu luận môn Hệ thống thông tin: Ứng dụng mạng Neural tich chập trong nhận dạng hoa quả
Báo cáo môn Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Sử dụng mạng neural xây dựng ứng dụng nhận dạng chữ viết tay
Ứng dụng mạng Neural trong nhận dạng hệ thống phi tuyến
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.