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Enregistrement W2075205148 · doi:10.1109/icra.2014.6906985

Linear torque actuation using FPGA-controlled Magneto-Rheological actuators

2014· article· en· W2075205148 sur OpenAlexaff
Wenjun Li, Peyman Yadmellat, Mehrdad R. Kermani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClutchField-programmable gate arrayActuatorTorqueControl theory (sociology)Nonlinear systemMagnetorheological fluidComputer scienceSIGNAL (programming language)Control engineeringEngineeringControl (management)Automotive engineeringPhysicsComputer hardwareArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, Magneto-Rheological (MR) clutches have been increasingly used for realizing compliant actuation. One difficulty in using MR clutches is the existence of nonlinear hysteretic behaviors between the input current and output torque of an MR clutch. In this paper, a new closed-loop, Field-Programable-Gate-Array (FPGA) based control scheme to linearize an MR clutch's input-output relationship is presented. The feedback signal used in this control scheme is the magnetic field acquired from hall sensors within the MR clutch. The FPGA board uses this feedback signal to compensate for the nonlinear behavior of the MR clutch using an estimated model of the clutch magnetic field. The local use of an FPGA board will dramatically simplify the use of MR clutches for torque actuation. The effectiveness of the proposed technique is validated using an experimental platform that includes an MR clutch as part of a compliant actuation mechanism. The results clearly demonstrate that the use of the FPGA based closed-loop control scheme can effectively eliminate hysteretic behaviors of the MR clutch, allowing to have linear actuators with predictable behaviors.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0020,000

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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,209 · 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.

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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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