MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2107072279 · doi:10.1109/robot.2008.4543749

Decentralised fault tolerance and fault detection of modular and reconfigurable robots with joint torque sensing

2008· article· en· W2107072279 sur OpenAlexaff
Sajan Abdul, Guangjun Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueModular Robots and Swarm Intelligence
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFault toleranceFault detection and isolationControl theory (sociology)Modular designTorqueActuatorResidualObserver (physics)Fault (geology)RobotComputer scienceJoint (building)Control engineeringEngineeringArtificial intelligenceControl (management)AlgorithmDistributed computing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A decentralised approach to fault tolerant control and fault detection is proposed for modular and reconfigurable robots with joint torque sensing. The proposed fault tolerant control scheme is independent of fault detection, avoiding the chances of delay being introduced by the detection scheme on the fault tolerant control algorithm. Based on a unique joint by joint control approach, the proposed fault tolerant controller for each module neither requires motion states of any other modules, nor the link dynamics. The addition or removal of modules does not affect the control of other joint modules. Uncalibrated torque sensor signals are utilized and actuator performance degradation is considered. Faults are detected and corrective measures are taken at the module level. An observer-based fault detection algorithm is proposed by using a residual generated from the joint velocity estimation and measured joint velocity. Simulation and experimental results have confirmed the effectiveness of the proposed fault tolerant control and fault detection schemes.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations24
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetModular Robots and Swarm IntelligenceTravaux en français237 207