prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja
No public access
master's thesis
Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. urn:nbn:hr:168:875802
Burda, Maša
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Burda, M. (2019). Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:875802

Burda, Maša. "Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:875802

Burda, Maša. "Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:875802

Burda, M. (2019). 'Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 17 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:875802

Burda M. Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2019 [cited 2024 November 17] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:875802

M. Burda, "Predviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2019. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:875802

Metadata
TitlePredviđanje kvarova robotske ruke pomoću nenadziranog strojnog učenja
Title (english)Predicting Robotic Arm Faults Using Unsupervised Machine Learning
AuthorMaša Burda
MentorMervan Pašić (mentor)
Committee memberMervan Pašić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberTomislav Burić (član povjerenstva)
Committee memberMate Puljiz (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2019-07-04, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Glavni cilj ovog projekta bio je utvrditi može li se sustav za održavanje predviđanjem kvarova primijeniti pomoću strojnog učenja na jednostavnom primjeru robotske ruke. Održavanje predviđanjem kvarova znači da bi algoritam trebao biti u stanju otkrivati anomalije u radu robotske ruke iz podataka prikupljenih sa senzora (na primjer, žiroskopa). Senzori su pričvršćeni na robotsku ruku i povezani bežičnim internetom, što omogućuje prikupljanje i pohranjivanje podataka. Model strojnog učenja za treniranje koristi se pohranjenim podacima, a zatim na novim podacima predviđa signaliziraju li oni neku vrstu anomalije. Ako se otkrije anomalija, održavanje se može obaviti na vrijeme. Ovaj je rad usmjeren na implementaciju nenadziranih algoritama strojnog učenja za rješavanje opisanog problema.
Abstract (english)
The main goal of this project was to check whether a predictive maintenance system using machine learning could be implemented on a robotic arm. Predictive maintenance K-Means that the used algorithm should be able to detect anomalies in data collected from sensors (for example, a gyroscope) while the arm is moving. Sensors were integrated on robotic arm and connected via wireless Internet to a gateway which enables collecting and storing of data. Stored data is used for training machine learning algorithms. Machine learning models are then used for predicting whether the new incoming data signalizes some kind of anomaly. If an anomaly is detected, then maintenance can be done on time. This thesis is focused on implementation of unsupervised machine learning algorithms for solving the described problem.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:875802
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2020-01-07 17:09:40