Mašinsko učenje inteligentnih mehatronskih sistema

Abstract

Ovaj rad, kroz nove pristupe i rezultate, ima za cilj da pokaže kako mašinsko učenje inteligentnih mehatronskih sistema, bazirano na primeni sistema veštačkih neuronskih mreža, može da obezbedi veću fleksibilnost i autonomnost u proizvodnim tehnologijama na početku 21. veka. Sprovedena istraživanja su preko rezultata datih u radu, pokazala da poboljšanja u pogledu programiranja, fleksibilnosti, efikasnosti i veštini inteligentnog mehatronskog sistema - robota zavise od stepena razvoja i realizacije njegovog mašinskog učenja. Razvijena empirijska upravljačka strategija bazirana na algoritmu empirijskog upravljanja, predstavlja suštinsku osnovu za realizaciju mašinskog učenja inteligentnih robota i detaljno je opisana u radu.

Through new approaches and results, this paper aims to show how machine learning of intelligent mechatronic systems based on application of artificial neural networks, can enable more flexibility and autonomousness in production technologies at the beginning of the 21st century. Researches which are done, show through given results that the improvements in programming, flexibility, efficiency and skill of intelligent mechatronic system - robot depend on development degree and its machine learning realization. Developed empirical control strategy, based on empirical control algorithm, presents the key for realization of machine learning of intelligent robot and it is described in this paper.