ملٹی-ڈیگری-ف آزادی (مُتِ-DF) روبوٹز ایسے پیچیدہ نظام ہیں جو مؤثر کنٹرول اور کارکردگی کے لیے درست فعال ماڈلز درکار ہوتے ہیں۔متحرک ماڈلنگ میں ناکامی مسائل یا نظامی عدم استحکام کا باعث بن سکتی ہے۔یہ مضمون کثیر-جی ڈی ایف روبوٹز میں فعال ماڈلنگ ناکامیوں کو حل کرنے کے لیے عام مسائل یا نظامی تکنیکوں پر بحث کرتا ہے۔
غلطیوں کو حل کرنا
پہلا قدم ماڈلنگ ضلع کے ماخذ کی شناخت کرنا ہے. عام غلطیوں میں غلط پیرامیٹر کا تناسب، گم شدہ متحرک یا سمپلیشن شامل ہیں جو عملی طور پر نہیں رکھتے. تکنیکی تجزیہ اور سینسر ڈاٹا موازنہ ماڈل اور اصل روبوٹ رویے کے درمیان میں ڈسکس معلوم کرنے میں مدد دے سکتے ہیں۔
نظامیاتی نمونے کو دوبارہ حاصل کرنا
جب غلطیوں کی شناخت کی جائے تو ماڈل کو درست کرنا پڑتا ہے اس میں پیرامیٹرز یا اضافی فعال کرنا شامل ہوتا ہے۔جیسے کہ نظام شناخت کو جہاں تجرباتی ڈیٹا کو ماڈل پیرامیٹرز کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، مؤثر ہوتا ہے. انکلنگ غیر لائن اثرات یا انفصام ماڈلز کے لیے درستی ممکن ہو سکتا ہے۔
اِس کے علاوہ ، وہ اپنے بچوں کو بھی تعلیم دینے کے لئے تیار رہتا ہے ۔
ترمیم کے بعد، جیا کو درستی میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے۔ مختلف غیر یقینیات کے ذریعے تجدید شدہ ماڈل کو درستی میں لانے میں مدد دیتا ہے۔
آلات اور تکنیکی سامان
- سیسم متناسقات: ماڈل پیرامیٹروں کا اندازہ لگانے کے لیے تجرباتی اعداد و شمار استعمال کرنا۔
- Parameter Tung: [1] [حوالہ درکار] مشاہدہ شدہ غلطیوں پر مبنی پیرامیٹر airections herativelyly. اخذ شدہ بتاریخ 22 جون 2015. تحقق من التاريخ في:
- [Friction and Nonlinear effect: [1] انورپورپورنگ کمپلیکس کو ماڈل میں شامل کیا گیا ہے۔
- ] شمسی سافٹ ویئر : [1] MTLAB یا Smmlink جیسے آلات کو استعمال کرنے کے لیے.
- Sensor Foodback:] ماڈل کی ادائیگی کے لیے حقیقی وقتی اعداد و شمار کو ملازمت دینا۔