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Enregistrement W1839395960 · doi:10.1109/ccece.1993.332428

Compensation of sampled-data robot adaptive controllers for improved stability

2002· article· en· W1839395960 sur OpenAlex
G.D. Warshaw, Howard M. Schwartz

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Adaptive controlDiscretizationStability (learning theory)Compensation (psychology)Computer scienceController (irrigation)Lyapunov functionNorm (philosophy)Lyapunov stabilityNonlinear systemMathematicsArtificial intelligenceControl (management)Machine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses the stability and performance of discretized adaptive control algorithms for robotic manipulator control, and the compensation of these algorithms for improved stability and tracking performance. The discretization of Slotine and Li's (1987, 1988) direct adaptive control algorithm results in a sampled-data system for which stability has not been guaranteed. By formulating the entire sampled-data system in continuous-time, Lyapunov's direct method is used to examine the stability bounds. A proposed nonlinear discrete-time compensating term is added to Slotine and Li's adaptive algorithm, to stabilize the sampled-data system. For sufficiently high gain, globally stable performance and a known bound on the norm of the filtered error is proven. A multi-rate discrete-time controller implementation of the compensated adaptive controller is investigated. The stabilizing effect of the compensator is demonstrated through simulation of a 2 degree-of-freedom serial link manipulator.< <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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,971
Score d'incertitude au seuil0,533

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)0,0000,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,131 · 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

En bref

Citations5
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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