論文の概要: Physics-Data Driven Machine Learning Based Model: A Hybrid Way for Nonlinear, Dynamic, and Open-loop Identification of IPMC Soft Artificial Muscles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01616v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 10:17:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-04 16:42:15.489386
• Title: Physics-Data Driven Machine Learning Based Model: A Hybrid Way for Nonlinear, Dynamic, and Open-loop Identification of IPMC Soft Artificial Muscles
• Title（参考訳）: 物理データ駆動機械学習モデル:IPMCソフト人工筋肉の非線形・動的・開ループ同定のためのハイブリッド手法
• Authors: Mohsen Annabestani, Mohammad Hossein Sayyad, Zahra Meskar, Mehdi Fardmanesh, and Barbara Mazzolai
• Abstract要約: 以前の研究では、通常自己回帰モデルを使用してIPMCアクチュエータの動作を予測していた。 本研究では,IPMCアクチュエータのためのハイブリッド解析インテリジェントモデルを提案する。 この研究で使用される構造は、分析モデルとディープニューラルネットワークから構成され、IPMCアクチュエータのための非線形、動的、非自己回帰モデルを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9818048023246966
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Ionic Polymer Metal Composites (IPMCs) are one of the most preferred choices among biocompatible materials for industrial and biomedical applications. Despite their advantages, some of their drawbacks include non-linear and hysteretic behavior, which complicates the modeling process. In previous works, usually autoregressive models were used to predict the behavior of an IPMC actuator. The main drawback of using an autoregressive model is that it cannot be used in mobile and real-time applications. In this study, we proposed a hybrid analytical intelligent model for an IPMC actuator. The most outstanding feature of this model is its non-autoregressive structure. The hybrid concept proposed in this study can be generalized to various problems other than IPMCs. The structure used in this work comprises an analytical model and a deep neural network, providing a non-linear, dynamic, and non-autoregressive model for the IPMC actuator. Lastly, the average NMSE achieved using the proposed hybrid model is 9.5781e-04 showing a significant drop in the error rate compared to other non-autoregressive structures.
• Abstract（参考訳）: イオン性高分子金属複合材料(ipmcs)は、工業的および生物医学的用途に最も好適な生体適合性材料の一つである。 それらの利点にもかかわらず、その欠点には、モデリングプロセスを複雑にする非線形およびヒステリックな振る舞いが含まれる。 以前の研究では、通常自己回帰モデルを使用してIPMCアクチュエータの動作を予測する。 自動回帰モデルを使用する主な欠点は、モバイルおよびリアルタイムアプリケーションでは使用できないことである。 本研究では,IPMCアクチュエータのためのハイブリッド解析インテリジェントモデルを提案する。 このモデルの最も顕著な特徴は、非自己回帰構造である。 本研究で提案されるハイブリッドの概念は,IPMC以外の様々な問題に一般化することができる。 本研究で使用される構造は、解析モデルとディープニューラルネットワークで構成され、ipmcアクチュエータに非線形、動的、非自己回帰モデルを提供する。 最後に、提案したハイブリッドモデルを用いて達成される平均NMSEは9.5781e-04であり、他の非自己回帰構造と比較して誤差率を著しく低下させる。

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