Abstract
This paper aims to reduce gearbox errors on industrial robots with a feed forward, neural adaptive control. The algorithm combines two networks, one for control and one for system identification. In order to achieve a high precision and generality on untrained data, a Runge-Kutta Neural Network is used for black-box identification of a nonlinear robot joint. Secondary encoders as additional angle sensors measure the gearbox error and are used for supervised learning. The presented algorithm is capable of online application and reduces gearbox errors in a nonlinear simulation.
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Weigand, J., Volkmann, M., Ruskowski, M. (2020). Neural Adaptive Control of a Robot Joint Using Secondary Encoders. In: Berns, K., Görges, D. (eds) Advances in Service and Industrial Robotics. RAAD 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 980. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-19648-6_18
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