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Enregistrement W2044031410 · doi:10.1115/1.4028051

Control of an Underactuated Three-Link Passive–Active–Active Manipulator Based on Three Stages and Stability Analysis

2014· article· en· W2044031410 sur OpenAlexaff
Xuzhi Lai, Changzhong Pan, Min Wu, Simon X. Yang, Weihua Cao

Notice bibliographique

RevueJournal of Dynamic Systems Measurement and Control · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueControl and Stability of Dynamical Systems
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)UnderactuationLyapunov stabilityLyapunov functionNonlinear systemLink (geometry)SwingStability (learning theory)Nonlinear controlPosition (finance)Computer scienceControl (management)Control engineeringEngineeringArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel three-stage control strategy for the motion control of an underactuated three-link passive–active–active (PAA) manipulator. First, a nonlinear control law is designed to make the angle and angular velocity of the third link convergent to zero. Then, a swing-up control law is designed to increase the system energy and control the posture of the second link. Finally, an integrated method with linear control and nonlinear control is introduced to stabilize the manipulator at the straight-up position. The stability of the control system is guaranteed by Lyapunov theory and LaSalle’s invariance principle. Compared to other approaches, the proposed strategy innovatively introduces a preparatory stage to drive the third link to stretch-out toward the second link in a natural way, which makes the swing-up control easy and quick. Besides, the intergraded method ensures the manipulator moving into the balancing stage smoothly and easily. The effectiveness and efficiency of the control strategy are demonstrated by numerical simulations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,190 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations30
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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