SENSORY INFORMATION ACQUISITION FOR MONITORING AND CONTROL OF INTELLIGENT MECHATRONIC SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
Mechatronic systems are electromechanical systems where an integrated design procedure is used with respect to mechanical and electrical aspects. These systems possess computational intelligence with capabilities such as perception, learning, reasoning, and making inferences (or, decisions) from incomplete information. Concepts of sensing and information acquisition are crucial for mechatronic systems in all stages of design, development, testing, operation, and maintenance. This paper outlines the considerations of sensing and information acquisition for intelligent mechatronic systems. A typical mechatronic system operates as a self-contained unit and involves direct information acquisition. There are situations, however, where a group of mechatronic systems have to operate in a coordinated manner, as in a mechatronic workcell. Also it may be necessary to monitor a mechatronic system remotely and to share common resources between several applications. Networked control is needed then. This issue is also addressed in the paper. Several industrial applications of intelligent mechatronics have been developed in our Industrial Automation Laboratory. Some of them involve cutting, inspection, and grading of fish products. The paper presents a representative application, by highlighting information acquisition and the integration of sensing and control.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,006 |
| 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 ».