Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/38331
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Обгрунтування використання штучних нейронних мереж для компенсації кінематичних та динамічних похибок верстата паралельної кінематики
Other Titles Обоснование использования искусственных нейронных сетей для компенсации кинематических и динамических погрешностей станка параллельной кинематики
The substantiation of using the artificial neural networks to compensate the kinematic and dynamic errors of parallel kinematics machine tool
Authors Струтинський, В.Б.
Дем’яненко, А.С.
ORCID
Keywords верстат паралельної кінематики
система активного контролю
зворотній зв’язок
пропорційно-диференціальний регулятор
штучна нейронна мережа
дисперсія
експериментаьні дані
станок параллельной кинематики
система активного контроля
обратная связь
пропорционально-дифференциальный регулятор
искусственная нейронная сеть
дисперсия
экспериментальные данные
parallel kinematics machine tool
active control system
feedback
proportional-differential controller
artificial neural network
variance
experimental data
Type Article
Date of Issue 2014
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/38331
Publisher Сумський державний університет
License
Citation Струтинський, В.Б. Обгрунтування використання штучних нейронних мереж для компенсації кінематичних та динамічних похибок верстата паралельної кінематики [Текст] / В.Б. Струтинський, А.С. Дем'яненко // Журнал інженерних наук. - 2014. - Т. 1, № 1. - С. А6-А11.
Abstract Розроблено систему активного контролю просторового положення інструмента верстата паралельної кінематики. Розглянуто метод компенсації кінематичних та динамічних похибок верстата паралельної кінематики за допомого використання штучних нейронних мереж, що навчаються на базі пропорційно-диференціального регулятора. На основі експериментальних даних перехідного процесу, що виникає при зміні траєкторії руху платформи верстата, проведено апробацію розробленого пропорційно-диференціального регулятора, результат роботи якого використано для навчання штучної нейронної мережі. Обґрунтовано доцільність використання штучних нейронних мереж у системах зворотного зв’язку верстатів паралельної кінематики на основі аналізу дисперсії результатів її навчання.
Разработана система активного контроля пространственного положения инструмента станка параллельной кинематики. Рассмотрен метод компенсации кинематических и динамических погрешностей станка параллельной кинематики с использованием искусственных нейронных сетей, обучающихся на базе пропорционально- дифференциального регулятора. На основе экспериментальных данных переходного процесса, возникающего при изменении траектории движения платформы станка, проведена апробация разработанного пропорционально- дифференциального регулятора, результат работы которого использован для обучения искусственной нейронной сети. Обоснована целесообразность использования искусственных нейронных сетей в системах обратной связи станков параллельной кинематики на основе анализа дисперсии результатов ее обучения.
A system for active control of the spatial position of the parallel kinematics machine tool was developed. The method of compensation of kinematic and dynamic errors of the parallel kinematics machine tool using the artificial neural networks trained on the base of the proportional-differential controller was considered. The approbation of the developed proportional-differential controller, the output of which is applied to train the artificial neural network based on the experimental data of the transition process that occurs when the trajectory of the platform is changed. The feasibility of using the artificial neural networks in the feedback system of parallel kinematics machine tools was argumented based on the analysis of variance of the results after its study.
Appears in Collections: Journal of Engineering Sciences / Журнал інженерних наук

Views

Canada Canada
1
China China
174
France France
2077973604
Germany Germany
382092302
Greece Greece
103035
Iran Iran
1
Ireland Ireland
21658334
Japan Japan
4
Lithuania Lithuania
1
Moldova Moldova
1
Netherlands Netherlands
17173
North Macedonia North Macedonia
1
Russia Russia
1
Sweden Sweden
1
Ukraine Ukraine
618435068
United Kingdom United Kingdom
1290926484
United States United States
-393748288
Unknown Country Unknown Country
618435067

Downloads

China China
5
France France
2
Germany Germany
2
Lithuania Lithuania
1
North Macedonia North Macedonia
1
Ukraine Ukraine
1473212855
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
1290926485
Unknown Country Unknown Country
30

Files

File Size Format Downloads
Strutinskiy_Demyanenko.pdf 520,48 kB Adobe PDF -1530827914

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.