A Comparative Study of Multi-Layer Perceptron and Jordan Recurrent Neural Networks for Signals Classification in a Robotic System
Notice bibliographique
Résumé
The artificial neural network (ANN) technique, one of the most sophisticated and advanced technologies of the present day, is leveraged across various fields due to its precision and superior performance.One such field that significantly relies on ANN is the detection of errors and classification of signals, especially in non-linear dynamic systems such as robotic systems.Mechanical and electrical faults at the robot's joints often manifest as disturbances, causing vibration at the robot arm's tip.This paper explores the offline detection and diagnosis of these tip acceleration values using eight levels of discrete wavelet transform (DWT).The output from the DWT serves as the input for the signal classification process.A comparative analysis between two neural network types, multilayer perceptron and the Jordan recurrent neural network, is undertaken to achieve signal classification.Signals from various non-healthy scenarios, along with the healthy case, are utilized to train the neural networks.The errors under consideration occur either individually at the robot's joints or at different joints simultaneously.The results indicate that, when applied to the same set of offline recorded data, the multi-layer perceptron neural network demonstrates 100% accuracy, while the Jordan recurrent neural network achieves 97% accuracy in data classification.Thus, for error classification in the robot arm, the multi-layer perceptron neural network outperforms the Jordan neural network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».