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Aplicação de redes neurais em um manipulador paralelo de elos flexíveis para a extração de modelos

Sávio, Thiago Liquita

Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos 2023-03-24

Acesso online

  • Título:
    Aplicação de redes neurais em um manipulador paralelo de elos flexíveis para a extração de modelos
  • Autor: Sávio, Thiago Liquita
  • Orientador: Silva, Maíra Martins da
  • Assuntos: 3rrr; Manipuladores Paralelos Flexíveis; Redes Neurais Artificiais (Rna); Tlfn; 3rrr; Artificial Neural Networks (Ann); Flexible Parallel Manipulators
  • Notas: Dissertação (Mestrado)
  • Descrição: Os Manipuladores Paralelos (Parallel Manipulator - PM) estão sendo mais utilizados a cada dia, como uma alternativa viável de projeto para aplicações industriais. Fatores que contribuem para isso, são algumas vantagens provenientes desse tipo de manipulador, como: a leveza, elevadas relações velocidades/acelerações, rigidez elevada, capacidade de carga e alta compactação. No entanto, esta opção de projeto pode gerar vibrações indesejadas devido à flexibilidade de seus componentes, exigindo a implementação de novas estratégias de controle de juntas e espaço de tarefas. Dois desafios principais surgem ao projetar uma estratégia de controle para um PM: a falta de uma medição direta da pose do efetuador final e sua dinâmica de acoplamento. Este trabalho propõe um estimador para avaliar a pose do efetuador final de um PM usando Redes Neurais Artificiais (RNAs) estáticas (multilayer perceptron - MLP) e com atraso de tempo (focused time lagged feedforward network - TLFN focada, e distributed time lagged feedforward network - TLFN distribuída). Encoders, extensômetros e câmera foram utilizados para realizar as medições, os encoders medem o deslocamento angular das juntas ativas do manipulador, os extensômetros a deformação dos elos e a câmera a posição do efetuador final. A proposta é validada usando dados experimentais de um PM 3RRR com elos flexíveis. No trabalho em questão foi possível treinar uma RNA com 22 trajetórias que foi capaz de prever o posicionamento de uma trajetória que não participou do treinamento, através dos dados de entrada, com uma média do MAPE (mean absolute percentage error) para as 3 saídas do efetuador final de 6,53% para uma MLP, 3,43% para uma TLFN focada e 6,52% para uma TLFN distribuída, a média do MSE (mean aquare error) foram, respectivamente, 1,0 x 10-3m2, 1,6 x 10-4m2 e 7,4 x 10-4m2.
  • DOI: 10.11606/D.18.2023.tde-26052023-093511
  • Editor: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP; Universidade de São Paulo; Escola de Engenharia de São Carlos
  • Data de criação/publicação: 2023-03-24
  • Formato: Adobe PDF
  • Idioma: Português
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