MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1622946265 · doi:10.1109/cdc.1993.325360

On variable structure robotic control with integral sliding surfaces

2002· article· en· W1622946265 sur OpenAlexaff
Y. Stepanenko, Yong Cao

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)PID controllerSurface (topology)Sliding mode controlHyperplaneBounded functionStability (learning theory)Manifold (fluid mechanics)Variable (mathematics)Computer scienceMathematicsControl engineeringEngineeringArtificial intelligenceControl (management)PhysicsMathematical analysisNonlinear systemGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic behavior of a system in the sliding mode is entirely defined by the sliding surface. Customarily, the surface is selected as a hyperplane in the system state-space resulting in a PD type sliding surface. This is not the only possible structure, and other designs with more complex or time-varying surfaces may provide definite advantages. Slotine and Spong (1985) included an integral term in the sliding surface expression that resulted in a type of PID sliding surface. In this paper we present a new design procedure and stability analysis for robotic variable structure controllers with PID like sliding surface. Two versions of the controllers are presented: regular and adaptive. The former is very simple and can operate with an unknown robot dynamic model; the only information required is a bound on one parameter. The latter provides an online estimation for this bound. Both controllers are robust with respect to bounded external disturbances and some unmodeled dynamic effects. The simulation results have demonstrated stable, with minimum chattering transient responses that may be significantly faster than responses of traditional PD-manifold controllers under the same conditions.< <ETX xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">&gt;</ETX>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,856

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,163 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdaptive Control of Nonlinear SystemsTravaux en français237 207