PERENCANAAN MANIPULATOR PARALEL MENGGUNAKAN KONTROL NEURAL NETWORK - Hans Natalius; Roche Alimin; Felix Pasila (Mechanova, 2014)
Dalam mendesain sistem kontrol manipulator paralel, diperlukan sebuah metode yang efisien untuk menyelesaikan masalah Inverse Static Analysis pada manipulator tersebut. Dalam hal ini, problem ISA adalah bagaimana cara untuk menentukan state tiap aktuator pada manipulator paralel apabila posisi atau gaya diketahui.Penulisan makalah ini melaporkan tentang perencanaan manipulator paralel dengan 16 aktuator dan implementasi neural network sebagai solusi Inverse Static Analysis (ISA) pada manipulator tersebut. Aktuator manipulator pada penelitian ini dikontrol secara diskrit. Metode penelitian yang digunakan adalah dengan metode simulasi, pengujian perangkat keras berupa manipulator, dan training neural network tipe Elman Neural Network. Hasil penelitian menunjukan bahwa neural network menunjukkan potensi yang baik untuk digunakan sebagai metode untuk menyelesaikan masalah ISA pada manipulator paralel.