Key points are not available for this paper at this time.
تستخدم روبوتات متنقلة ثلاثية العجلات متعددة الاتجاهات (TOMRs) على نطاق واسع لإتمام مهام النقل الدقيقة في البيئات الضيقة نظرًا لاستقرارها ومرونة تشغيلها وقدرتها على حمل الأحمال الثقيلة. ومع ذلك، فإن هذه الروبوتات عرضة للانزلاق. بالنسبة للروبوتات ذات العجلات، فإن جميع الأخطاء والانزلاق تقريبًا سيؤثر بشكل مباشر على استهلاك الطاقة. وبالتالي، فإن استخدام بيانات نموذج استهلاك الطاقة وبيانات المحول في الحالة الصحية كمرجع لتشخيص انزلاق الروبوت وأخطاء النظام الأخرى هو القضية الرئيسية التي تم اعتبارها في هذه الورقة. قمنا ببناء نموذج طاقة لـ TOMR ووجدنا العوامل التي تؤثر على استهلاك الطاقة بتفصيل، مثل موقع مركز الجاذبية. تركز الدراسة بشكل أساسي على العلاقة المميزة بين استهلاك الطاقة والسرعة عندما يتعرض الروبوت للانزلاق أو الأخطاء الشائعة، بما في ذلك أخطاء نظام التحكم. أخيرًا، نقدم استخدام شبكة عصبية اصطناعية قائمة على الجداول (ANN) للإشارة إلى نوع الخطأ من خلال مقارنة البيانات النمذجة مع البيانات المقاسة. أثبتت التجارب أن الطريقة دقيقة وفعالة في تشخيص الأخطاء في TOMRs.
درس وانغ وآخرون (Sun) هذا السؤال.