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Enregistrement W2097371330 · doi:10.1155/2013/617465

Workspace Tracking Control of Two-Flexible-Link Manipulator Using Distributed Control Strategy

2013· article· en· W2097371330 sur OpenAlexaff
Raouf Fareh, Mohamad Saad

Notice bibliographique

RevueJournal of Control Science and Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec en Abitibi-TémiscamingueUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceControl theory (sociology)TrajectoryLink (geometry)Tracking (education)Inverse dynamicsLyapunov functionNonlinear systemBounded functionComputer scienceController (irrigation)Control (management)RobotMathematicsKinematicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A distributed nonlinear control strategy for two-flexible-link manipulators is presented to track a desired trajectory in the robot's workspace.The inverse dynamics problem is solved by transforming the desired trajectory from the workspace to the joint space using an intermediate space, called virtual space, and then using the quasi-static approach.To solve the nonminimum phase problem, an output redefinition technique is used.This output consists of the motor's angle augmented with a weighted value of the link's extremity.The distributed control strategy consists in controlling the last link by assuming that the first link is stable and follows its desired trajectories.The control law is developed to stabilize the error dynamics and to guarantee bounded internal dynamics such that the new output is as close as possible to the tip.The weighted parameter defining the noncollocated output is then selected.The same procedure is applied to control and stabilize the first link.The asymptotical stability is proved using Lyapunov theory.This algorithm is applied to a two-flexible-link manipulator in the horizontal plane, and simulations showed a good tracking of the desired trajectory in the workspace.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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