Characterization, modeling and vibration control of a flexible joint for a robotic system
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the experimental characterization and vibration control of a flexible robotic system. For this work, a test bench was built to characterize the harmonic drive (HD) and joint components, while control algorithms were designed and compared to minimize vibration. Encoder accuracy was critical since the difference in the measurements between two encoders was used to evaluate the vibrational behavior of the test set-up. Therefore, a laser tracker was used to characterize the error of the output encoder. Real-time compensation using this technique achieved an angular position accuracy of 50 µrad. Four rosette strain gauges were fixed to the HD’s flexible spline to determine its torsion. To reduce torque ripple, a real-time correcting function was applied. It was thus possible to reduce the error to 0.3% of the full-scale error. Two vibration control strategies were developed, namely, singular perturbation and feed-forward control. Simulation results showed that both control strategies greatly reduced vibration response compared to a common rigid control. However, test results showed that good vibration control could only be achieved with the feed-forward approach: the singular perturbation technique generated too much torque ripple to the motor. A feed-forward controller can quickly stabilize the link, achieving the same settling time as with the rigid control algorithm.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».