research centers


Search results: Found 3

Listing 1 - 3 of 3
Sort by

Article
VIBRATION AND KINEMATIC ANALYSIS OF SCARA ROBOT STRUCTURE
التحليل الاهتزازي والحركي لهيكل الروبوت SCARA

Loading...
Loading...
Abstract

This paper presents a procedure for assessing the vibration analysis of type SCARA robots. The motion and running conditions of such robots are very complicated that leads to produce vibration and shock which are generated by arm profile in running conditions .In this study the vibration analysis gives the feasibility of the preview control was examined to improve the performance of the SCARA robots system. As it is important for containment the robot arm trajectories generated by the model to show satisfactory safe performance under vibration occurrence phenomena so that they completely avoid errors, the results obtained from such vibration analysis assessment procedure are considered to be valuable and reliable process not only with respect to vibration risk assessment but also for predicting kinematic analysis by investigating the robot arm motion using the kinematic and vibration methods. Forced vibrations is studied analytically help the designer to predict the behavior and design the robot hardware or control system. Theoretical results show reduction in both vibration amplitude and time history response.

يعرض هذا البحث إجراء تحليل لتقييم اهتزاز الروبوتات نوع SCARA. شروط الحركة والتشغيل لمثل هذا النوع من الروبوتات معقدة جدا بحيث تودي إلى نشوء اهتزازات وصدمة متولدة عن مسار ذراع الروبوت خلال ظروف التشغيل. وفي هذه الدراسة يعطي تحليل الاهتزازات جدوى السيطرة المعاينة لتحسين أداء نظام الروبوتات SCARAكما أنه من المهم احتواء مسارات ذراع الروبوت التي تم إنشاؤها بواسطة نموذج لإظهار أداء مقبولا وآمنا تحت ظاهرة حدوث الاهتزاز لتجنب الأخطاء تماما. أن هذه النتائج التي تم الحصول عليها من خلال إجراء تحليل لتقييم الاهتزاز يمكن اعتبارها ذات قيمة عملية وموثوقة، ليس فقط فيما يتعلق تقييم مخاطر الاهتزاز ولكن أيضا للتنبؤ بالتحليل الكينيماتيكي من خلال تخمين حركة اذرع الروبوت باستخدام الطرق الكينيماتيكية والاهتزاز.تم دراسة الاهتزازات القسرية تحليليا لمساعدة المصممين للتنبؤ بسلوك وتصميم أجهزة الروبوت أو نظام التحكم. النتائج النظرية بينت انخفاضا في سعة الاهتزاز ومسار الاستجابة الزمنية.


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


Article
Improved Trajectory Tracking Control for a Three Axis SCARA Robot Using Fuzzy Logic

Authors: Shaymaa M. Mahdi1 --- Safanah M. Raafat1
Journal: IRAQI JOURNAL OF COMPUTERS,COMMUNICATION AND CONTROL & SYSTEMS ENGINEERING المجلة العراقية لهندسة الحاسبات والاتصالات والسيطرة والنظم ISSN: 18119212 Year: 2016 Volume: 16 Issue: 1 Pages: 11-19
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract –This paper presents a fuzzy based adaptive controller for a three-axis SCARA robot (Selective Compliance Articulated Robot Arm) in the presence of non- linearities, uncertainties and external perturbations. The nonlinear system is treated as a partially known system. The known dynamic is used to design a nominal feedback controller based on the well-known feedback linearization method and Proportional Derivative (PD) controller. A fuzzy Proportional Integral (fuzzy-PI) based adaptive tracking controller is applied to further improves the control action. Compensation for the effects of the system uncertainties have been achieved and noticeable improvement of the tracking performance has been obtained. The improvements are based on simplified controller design and improved performance characteristics in terms of highly reduced maximum absolute error.

Listing 1 - 3 of 3
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (3)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2016 (1)

2013 (1)

2011 (1)