El número de movimientos necesarios para alcanzar un objetivo específico con un brazo manipulador es muy grande, y las funciones dinámicas del robot son generalmente complejas no lineales y varían con el tiempo. Como consecuencia, los controladores convencionales no son capaces de controlar eficazmente los movimientos en diferentes condiciones, velocidad, peso ... .El objetivo de nuestro trabajo es diseñar un sistema no lineal basado en una red de controladores neuro-fuzzy utilizando aprendizaje supervisado, para realizar el seguimiento de la trayectoria de un robot manipulador. La identificación de la estructura de la red de controladores se realiza mediante el controlador (ANFIS), adaptando y ajustando automáticamente nuevos parámetros y nuevos pesos sinápticos. Por último, se comprueba la robustez del enfoque propuesto, teniendo en cuenta variaciones en los parámetros.
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