A Novel Approach to Build a Learning Controller by Combining Fuzzy Modeling, Sliding Mode, and PID Control for Robotic Applications
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a novel approach to combine three powerful methods of control theory and fuzzy c-means clustering algorithm to build a robust learning control for nonlinear uncertain systems such as advance robot manipulators. It is worth noting that the combination not only encompasses the features and capabilities of its components but also the limitations attributed to these techniques (e.g, stability issues of fuzzy controller and poor performance of PID controller in the presence of time-varying uncertainties) may be remedied by each other. To date different combinations of the above mentioned methods presented in the literature each having its own merits and limitations. But, for advance robotics applications such as medical robot, and space applications and with increasing complexity of the robot’s tasks, there is a pressing need for the control systems that are able to learn systematically and efficiently during the course of operation, from its own experience, from the demonstration and also in an unsupervised fashion. The controller proposed in this paper aims at building such a control system using a novel approach to combine adaptive fuzzy modeling algorithm, fuzzy c-means clustering algorithm, adaptive sliding mode control and PID controller. Based on the simulations and experimental results, the proposed controller performs remarkably well in terms of the tracking error convergence and robustness against uncertainties.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».