Adaptive chattering-free sliding mode control design using fuzzy model of the system and estimated uncertainties and its application to robot manipulators
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents design and implementation of a novel adaptive chattering-free sliding mode control (ACFSMC) scheme and its application to motion control of robot manipulators. Due to the presence of complex phenomena such as large flexibility, model uncertainties, and external disturbances a robust and adaptive control is required to control the motion of the robots. This paper presents the design of an adaptive chattering-free sliding mode control using two adaptation mechanism namely: a fast and performance-based online estimation of uncertainties, which is constructed based on the dynamic behaviour of a sliding function; and an adaptive fuzzy model of the robot, which is constructed using a systematic fuzzy modelling method and from input-output data of the robot through system identification. These two adaptation mechanism can be interpreted as the integration of fast response to immediate feedback information and the response based on the knowledge that has already been built into the fuzzy model of the controller, which is the model-based component of the ACFSMC. The global stability and robustness of the proposed controller are established using Lyapunov's approach and fundamentals of sliding mode theory. Based on the simulations and experimental results, the proposed controller performs remarkably well in comparison to SMC with boundary layer and the high gain proportional-integral-derivative (PID) controllers in terms of the tracking error convergence and robustness against uncertainties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».