Интеллектуальная система тестирования робототехнических комплексов при помощи сигма-пи нейронных сетей

В работе рассматривается задача разработки интеллектуальной системы тестирования робототехнических комплексов на основе сигма-пи нейронных сетей. На производственных линиях, где используются промышленные роботы, актуальной является задача их тестирования на работоспособность. Имеется два основных способа решения данной задачи: плановые проверки робототехнических систем или постоянное наблюдение оператора за роботизированной линией. В данной работе приводится интеллектуальная система, построенная на основе сигма-пи нейронных сетей, которая будет способна решать подобную задачу, используя показания с датчиков, расположенных на разных узлах робота. Нейронная сеть, обученная по алгоритму, который рассматривается в работе, может производить постоянный контроль состояния роботов на производственной линии и принимать решение об остановке линии в случае подозрения на поломку. В качестве иллюстрации работы сигма-пи нейронной сети в работе приводится пример на основе 5 входных данных, то есть данных с 5 датчиков, нормированных по принципу «сигнал есть» или «сигнала нет».