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Enregistrement W2003007041 · doi:10.1115/imece2014-36052

A Robust Controller of Multi DOF-Cooperating Planar Robotic Manipulators Using a Tuned PID Approach

2014· article· en· W2003007041 sur OpenAlexaff
Dhafar Al-Ani, Hamed Afshari, Saeid Habibi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPID controllerControl theory (sociology)Controller (irrigation)MATLABControl engineeringComputer scienceRoboticsRobotEngineeringArtificial intelligenceControl (management)Temperature control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Usually, a dynamic system with impact conditions is an interesting problem with practical applications in the fields of dynamics, vibrations, and control. One difficulty in controlling robotics (i.e., a multi DOF two-cooperating or two-link planar) is the subject to impact between the end-effectors of manipulators is that the dynamics (i.e., equations of motion) are different when the system status changes suddenly from a non-contact state to a contact state. In this paper, a Tuned PID controller with different design scenarios is developed to regulate the states of two dynamic systems that collide. Further, in this work, three types of errors are used to compare among different cases that are; (1) the steady state error, (2) the root mean square error, and (3) the final value error. The results of the Tuned PID controller are compared to those obtained by a classical PID controller. The PID controller is tuned using the Ziegler–Nicholas approach. The simulation results of the robotic manipulators confirmed the theoretical effectiveness of the proposed controller, based on MATLAB/Simulink. Unlike the classical PID results (i.e., the impact-induced force is found to be 2.0 N), the Tuned PID controller successfully determined the impact-induced force as same as the desired force (i.e., 0.6 N). Moreover, the Tuned PID satisfied all other desired design values.

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 enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,644

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,171 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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