LSTM 기반 유압 굴삭기 각속도 예측 모델

저작시기 2019.08 |등록일 2019.08.14 파일확장자어도비 PDF (pdf) | 8페이지 | 가격 6,000원
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서지정보

발행기관 : 제어로봇시스템학회 수록지정보 : 제어로봇시스템학회 논문지 / 25권 / 8호
저자명 : 유보현, 한창수

목차

Abstract
I. 서론
II. LSTM 네트워크
III. 굴삭기 각속도 학습 모델
IV. LSTM 모델 기반 제어 알고리즘
V. 실험결과
VI. 결론
REFERENCES

영어 초록

This paper proposes a long short-term memory (LSTM) model for predicting the angular velocity of an excavator. An excavator’s movement command appears at the speed of its hydraulic cylinder, which then appears as the angular velocity of its joint. Therefore, if the angular velocity of the joint, which changes as a function of the operating command, can be predicted, the excavator can be controlled. However, since the cylinder is a nonlinear system, it is difficult to create a system model. To solve this problem, we propose a model having long short-term memory (LSTM) based angular velocity prediction. We constructed an experimental environment for a hydraulic RC excavator, collected excavator data, and analyzed the prediction accuracy of our LSTM model. In addition, we applied the LSTM-based angular velocity prediction model to a PID control algorithm to compare the general PID control algorithm with the proposed control performance.

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