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Enregistrement W1983291619 · doi:10.1115/1.1636777

A Combined Scheme for Identification and Robust Torque Control of Hydraulic Actuators

2003· article· en· W1983291619 sur OpenAlexaff
Mehrzad Namvar, Farhad Aghili

Notice bibliographique

RevueJournal of Dynamic Systems Measurement and Control · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)ActuatorController (irrigation)Hydraulic cylinderTorqueRotary actuatorControl engineeringEngineeringRoboticsRobust controlPlantUnobservableElectro-hydraulic actuatorComputer scienceRobotControl systemMathematicsArtificial intelligenceControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a combined scheme of identification and robust torque control for rotary hydraulic actuators. The composite controller consists of a dynamic feedback linearizing inner loop cascaded with an optimal l1-H∞ feedback outer loop. The proposed controller allows the actuator to generate desired torque irrespective of the actuator motion. In fact, the controller reduces significantly the impedance of the actuator as seen by its external load, making the system an ideal source of torque suitable for many robotics and automation applications. The stability analysis of internal unobservable dynamics is presented. An identification method to extract the parameters of nonlinear model of actuator dynamics and to estimate a bound for modeling uncertainty, used for synthesis of the outer optimal controller, is also presented. The theoretical results of the paper are illustrated experimentally on pitch actuator of the Schilling industrial robot.

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)0,002
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations20
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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