Resumen

Teniendo en cuenta la influencia de la dinámica rígido-flexible en el proceso de rectificado robótico, se propone un enfoque de control predictivo de modelo basado en una red de creencias profundas (DBN) para controlar la deformación del rectificado robótico. Primero se establece la dinámica de acoplamiento rígido-flexible del rectificado robótico, sobre la base de la cual se construye un modelo de predicción de rectificado robótico para predecir el cambio de estado del rectificado robótico y realizar un control de avance. También se establece una fórmula de optimización en tiempo real derivada de la función de energía para optimizar la salida de control y realizar un control de retroalimentación. Dado que los parámetros del modelo son difíciles de obtener con precisión, se construye una red de creencias profundas para obtener los parámetros del modelo predictivo de rectificado robótico. Los resultados de simulación y experimentación indican que el enfoque de control predictivo de modelo propuesto puede predecir cambios abruptos en el estado del rectificado

• Materias:Modelo de tráfico Sistemas antifrágiles Sistemas multiagente Componentes complejos
• Subjects:Traffic model Anti-fragile systems Multiagent systems Complex components
• Palabras claves:Control predictivo de modelo; Red de creencias profundas; Rectificado robótico; Deformación; Control de avance; Control de retroalimentación
• Keywords:Model predictive control; Deep belief network; Robotic grinding; Deformation; Feed-forward control; Feedback control