research centers


Search results: Found 1

Listing 1 - 1 of 1
Sort by

Article
Modified Training Method For Feedforward Neural Networks And Its Application in 4-Link Scara Robot Identification

Authors: Dina A. Abdul Kadeer --- Kais Said Ismail --- Nadia A. Shiltagh
Journal: Journal of Engineering مجلة الهندسة ISSN: 17264073 25203339 Year: 2011 Volume: 17 Issue: 5 Pages: 1335-1344
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In this research the results of applying Artificial Neural Networks with modified activation function to perform the online and offline identification of four Degrees of Freedom (4-DOF) Selective Compliance Assembly Robot Arm (SCARA) manipulator robot will be described. The proposed model of identification strategy consists of a feed-forward neural network with a modified activation function that operates in parallel with the SCARA robot model. Feed-Forward Neural Networks (FFNN) which have been trained online and offline have been used, without requiring any previous knowledge about the system to be identified. The activation function that is used in the hidden layer in FFNN is a modified version of the wavelet function. This approach has been performed very successfully, with better results obtained with the FFNN with modified wavelet activation function (FFMW) when compared with classic FFNN with Sigmoid activation function (FFS) .One can notice from the simulation that the FFMW can be capable of identifying the 4-Links of SCARA robot more efficiently than the classic FFS

في هذا البحث نتائج تطبيق الشبكات العصبية الصناعية ذات الدالة المحفزة المطورة لتعرف على أداء الروبوت المكون من أربع درجات من الحرية (4 - DoF) لذراع الروبوت (SCARA) سيتم وصفها. النموذج المقترح لإستراتجية التعرف يتكون من شبكة التغذية العصبية ذات الدالة المطورة التي تعمل بالتوازي مع نموذج الروبوت SCARA. تم تدريب الشبكات العصبية ذات التغذية الأمامية (FFNN) على الروبوت ، دون الحاجة إلى أي معرفة سابقة عن النظام المراد التعرف علية.الدالة المحفزة المستخدمة في الطبقة المخفية من الشبكات العصبية الأمامية هي نسخة مطورة من دالة الموجات. وقد نفذ هذا التحوير بنجاح كبير ، مع الحصول على نتائج أفضل عند استخدام FFNN ذات الدالة المحفزة المطورة (FFMW) بالمقارنة مع FFNN الكلاسيكية . من خلال النتائج من الممكن ملاحظة أن FFMW قادرة على تحديد 4 - روابط الى الروبوت نوع SCARA أكثر كفاءة من الشبكات العصبية ذات الدالة المحفزة من نوع Sigmoid

Listing 1 - 1 of 1
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (1)


Language

English (1)


Year
From To Submit

2011 (1)