ซอฟต์แวร์แก้ปัญหาสําหรับแบบจําลองแบบไม่ตายตัว ในหลาย ๆ หุ่นยนต์

Recember of free (Multi-DOF) หุ่นยนต์เป็นระบบที่ซับซ้อนที่ต้องใช้โมเดลความผันผวนอย่างแม่นยําเพื่อควบคุมและปฏิบัติการอย่างมีประสิทธิภาพ การสร้างแบบจําลองแบบไดนามิค สามารถนําไปสู่ปัญหาหรือความไม่มั่นคงของระบบ บทความนี้พูดถึงเทคนิคการแก้ปัญหาทั่วไปเพื่อพูดถึงความล้มเหลวในหุ่นยนต์หลายรุ่นของ DOF

การ ระบุ ตัว ผิด พลาด

ขั้นแรก คือ การระบุแหล่งกําเนิดของความล้มเหลวของโมเดล ความผิดพลาดทั่วไปรวมถึงค่าพารามิเตอร์ที่ผิด ค่าไม่เที่ยงตรง, แรงผลักดันที่ขาดหายไป หรือการปรับค่าที่ไม่ใช้ในการปฏิบัติ เทคนิคต่าง ๆ เช่น การวิเคราะห์และเปรียบเทียบข้อมูลเซ็นเซอร์ สามารถช่วยตรวจสอบความบกพร่องระหว่างโมเดลและพฤติกรรมของหุ่นยนต์ได้

กําลังคํานวณโมเดลไม่ตาย

เมื่อ พบ ข้อ ผิด พลาด การ ทํา ความ สะอาด แบบ จําลอง นี้ จะ ต้อง ปรับ ปรุง พารามิเตอร์ หรือ การ รวม ตัว กัน เข้า กับ ความ ไม่ แน่นอน อื่น ๆ ด้วย วิธี การ ต่าง ๆ เช่น การ ระบุ ระบบ ซึ่ง ข้อมูล ที่ ใช้ ใน การ ทดลอง จะ ช่วย ให้ รู้ ว่า มี การ ใช้ ข้อมูล แบบ ใด บ้าง รวม ทั้ง ผล กระทบ ที่ ไม่ เกี่ยว ข้อง กัน หรือ การ ทํา ให้ เกิด ความ ขัด แย้ง กัน ใน แบบ ที่ ซับ ซ้อน

จําลองและตรวจสอบความถูกต้อง

หลังจากปรับเปลี่ยนการจําลอง การจําลองมีบทบาทสําคัญในการตรวจสอบความถูกต้อง การใช้รุ่นที่ปรับปรุงผ่านสถานการณ์ต่าง ๆ ช่วยตรวจสอบการปรับปรุง

เครื่องมือและเทคนิค

• [FLT: 0]. ระบุตัวตน: โดยใช้ข้อมูลการทดลองประเมินค่าพารามิเตอร์โมเดล (PDF).
• [FLT: 0] Pararemine Tooting: การปรับตัวแปรตามเงื่อนไขที่สังเกตได้
• [FLT: 0] การก่อตัวและผลกระทบที่ไม่เป็นเส้นตรง : การรวมพลที่ซับซ้อนเข้าไปในแบบจําลอง
• [FLT: 0] ซอฟต์แวร์การจําลอง: เครื่องมือการสังเคราะห์เช่น MATLAB หรือ Simtulink สําหรับการทดสอบ (incyum).
• [FLT: 0]. Sensor partback: การใช้ข้อมูลเรียลไทม์สําหรับแบบจําลองตรวจสอบข้อมูล.