Desarrollo de una red neuronal convolucional para realizar la identificación paramétrica de cuatro parámetros de un robot cartesiano de tres grados de libertad

dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorVargas Treviño, María Aurora Diozcora
dc.contributorVergara Limón, Sergio
dc.contributor.advisorVARGAS TREVIÑO, MARIA AURORA DIOZCORA; 22132
dc.contributor.advisorVERGARA LIMON, SERGIO; 22133
dc.contributor.authorGuerra Marín, Michelle
dc.date.accessioned2024-09-12T00:07:39Z
dc.date.available2024-09-12T00:07:39Z
dc.date.issued2024-07
dc.description.abstract“Dada la eficacia demostrada de las redes neuronales convolucionales en tareas de clasificación y regresión de datos, se ha adoptado esta arquitectura en el presente trabajo. En esta investigación, para realizar la identificación paramétrica, se emplea una imagen generada a partir de las señales de posición, velocidad, aceleración y torque, utilizando el modelo dinámico del robot cartesiano como caso de estudio. Se propone una estructura de red neuronal convolucional específica para este caso, la cual es entrenada mediante la técnica de generación de imágenes y un conjunto de datos de simulación del robot experimental, utilizando el gradiente descendente del error. Se ha diseñado un algoritmo de identificación paramétrica que incorpora una métrica de similitud considerando señales tanto en el dominio del tiempo como en el de la frecuencia. Los resultados de las simulaciones muestran que los algoritmos pueden identificar los parámetros dinámicos con una similitud aproximada del 98 %. Los resultados experimentales de la identificación paramétrica revelan que el algoritmo diseñado es capaz de determinar los parámetros dinámicos de dos robots experimentales, superando el 90 % de similitud en el caso de estudio con 12 parámetros dinámicos para el robot cartesiano”.
dc.folio20240625141533-7753-T
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/21272
dc.language.isospa
dc.matricula.creator222470345
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccElectrónica
dc.subject.lccRobots-- Sistemas de control
dc.subject.lccCircuitos electrónicos
dc.subject.lccRobots--Cinemática
dc.subject.lccTecnología
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Electrónica
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Electrónica
dc.thesis.degreetoobtainMaestro (a) en Ciencias de la Electrónica, opción automatización
dc.titleDesarrollo de una red neuronal convolucional para realizar la identificación paramétrica de cuatro parámetros de un robot cartesiano de tres grados de libertad
dc.typeTesis de maestría
dc.type.conacytmasterThesis
dc.type.degreeMaestría
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