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Der Beitrag stellt die Modellierung eines virtuellen Kraftsensors mittels neuronaler Netze vor. Ausgangspunkt ist ein hydraulisch angetriebener zweiachsiger Roboter mit elastischem Arm, dessen Strukturschwingungen durch Regelung des Aktuators gedämpft werden. Dieses Regelungskonzept erfordert jedoch den Einsatz eines aufwendigen Sensors zur Messung der auf den Aktuator wirkenden Kraft. Auf Basis des mehrschichtigen Perzeptrons wird ein Black-Box-Modell identifiziert, dass im Eingang nur Prozessgrößen verwendet, die von ohnehin vorhandener Sensorik gemessen werden, und die gesuchte Kraft im Sinne eines virtuellen Sensors schätzt. Die Validierung des Modells erfolgt am realen System und schließt einen Vergleich mit bereits bestehenden Ansätzen ein. |
