Застосування технології штучного інтелекту в управлінні виконавчими рухами механізмів з паралельною структурою

• Опубліковано в: : Штучний інтелект
• Дата: 2017
• Автори: Ковалевський, С.В., Ковалевська, О.С.
• Формат: Стаття
• Мова: Ukrainian
• Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2017
• Теми: Прикладні інтелектуальні технології та системи
• Онлайн доступ: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162353
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Цитувати: Застосування технології штучного інтелекту в управлінні виконавчими рухами механізмів з паралельною структурою / С.В. Ковалевський, О.С. Ковалевська // Штучний інтелект. — 2017. — № 3-4. — С. 183-189. — Бібліогр.: 13 назв. — укр.

У статті розглянуто питання застосування нейронних мереж до створення системи ідентифікації та управління мобільними верстатами-роботами. Запропоновано новий підхід із застосуванням спектрального аналізу функцій поглинання механізмом верстата-робота збудженої акустичної хвилі з подальшою обробкою інформації на глибоких нейронних мережах каскадної архітектури. Математична модель процесу включає рівняння модифікованих активаційних функцій, що мають складану структуру зв'язків, і відображає взаємозв'язок акустичного спектру і координат актуальної точки об'єкта. Акустичний спектр відгуку, що є сумою збуджених, поглинених і відображених акустичних хвиль, піддається обробці за допомогою глибоких нейронних мереж. Побудована нейромережева еталонна модель, що дозволяє діагностувати поточну характеристику стану об'єктів, таких як конфігурація механізму, його геометричні параметри, динаміка переміщення вузлів. The article deals with the application of neural networks to the creation of a system for identification and management of mobile machines - robots. A new approach with the use of spectral analysis of the absorption functions by the mechanism of the machine is proposed - the work of the excited acoustic wave with the further processing of information on deep neural networks of cascade architecture. The mathematical model of the process includes the equation of modified activation functions that have a folding bond structure, and reflects the interconnection of the acoustic spectrum and the coordinates of the actual point of the object. The acoustic spectrum of the response, which is the sum of the excited, absorbed and reflected acoustic waves, can be processed through deep neural networks. The neural network reference model was constructed, which allows to diagnose the current characteristics of the state of objects such as the configuration of the mechanism, its geometric parameters, the dynamics of nodes moving.