Detecção e diagnóstico de falhas em robôs manipuladores via redes neurais artificiais.

• Ano de defesa: 1999
• Autor(a) principal: Tinós, Renato
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: multilayer perceptrons; artificial neural networks; detecção e diagnóstico de falhas; fault detection and diagnosis; Kohonen’s self-organizing map; mapa auto-organizável de Kohonen; perceptron multicamadas; radial basis function networks; rede com função de base radial; redes neurais artificiais; robôs manipuladores; robotic manipulators
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18133/tde-04022002-162950/

Neste trabalho, um novo enfoque para detecção e diagnóstico de falhas (DDF) em robôs manipuladores é apresentado. Um robô com falhas pode causar sérios danos e pode colocar em risco o pessoal presente no ambiente de trabalho. Geralmente, os pesquisadores têm proposto esquemas de DDF baseados no modelo matemático do sistema. Contudo, erros de modelagem podem ocultar os efeitos das falhas e podem ser uma fonte de alarmes falsos. Aqui, duas redes neurais artificiais são utilizadas em um sistema de DDF para robôs manipuladores. Um perceptron multicamadas treinado por retropropagação do erro é usado para reproduzir o comportamento dinâmico do manipulador. As saídas do perceptron são comparadas com as variáveis medidas, gerando o vetor de resíduos. Em seguida, uma rede com função de base radial é usada para classificar os resíduos, gerando a isolação das falhas. Quatro algoritmos diferentes são empregados para treinar esta rede. O primeiro utiliza regularização para reduzir a flexibilidade do modelo. O segundo emprega regularização também, mas ao invés de um único termo de penalidade, cada unidade radial tem um regularização individual. O terceiro algoritmo emprega seleção de subconjuntos para selecionar as unidades radiais a partir dos padrões de treinamento. O quarto emprega o mapa auto-organizável de Kohonen para fixar os centros das unidades radiais próximos aos centros dos aglomerados de padrões. Simulações usando um manipulador com dois graus de liberdade e um Puma 560 são apresentadas, demostrando que o sistema consegue detectar e diagnosticar corretamente falhas que ocorrem em conjuntos de padrões não-treinados.