Multiobjective Optimization of an Observer-Based Controller: Theory and Experiments on an Underwater Grinding Robot
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.
Notice bibliographique
Résumé
Hydro-Québec operates hundreds of dikes and dams built many decades ago, and is committed to the long-term sustainability of these facilities. The researchers and engineers at its research institute have designed and manufactured a submersible grinding robot prototype capable of performing the important task of grinding underwater metallic structures. This robot, with direct drive linear motors, has an excellent dynamic performance, but lacks intrinsic stiffness. The design of a control system for such a system is a major challenge for control engineers, as the algorithm must achieve sufficient dynamic stiffness to withstand the significant external perturbations generated by the grinding process and the underwater environment, while at the same time minimizing the sensitivity of the control effort to measurement noise. A discrete-time observer-based control structure has already been proposed in a previous work for this purpose, but the empirical design procedure for this structure did not consider the two contradictory objectives. Using the same controller structure, we propose a new design methodology in this brief, based on a multiobjective genetic algorithm, for these mechatronic systems, which are highly prone to the effects of disturbances. The results obtained through optimization are compared with those obtained using the empirical method. The effectiveness of the proposed design is demonstrated through underwater grinding experiments using the robot test bench we have developed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle