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Enregistrement W2152076444 · doi:10.23919/acc.2004.1384654

Adaptive output force tracking control of hydraulic cylinders

2004· article· en· W2152076444 sur OpenAlexaff
Wen-Hong Zhu, Érick Dupuis

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic cylinderControl theory (sociology)Piston (optics)Hydraulic motorTorqueCylinderPneumatic cylinderFriction torqueMechanicsDynamical frictionHydraulic machineryComputer sciencePhysicsMechanical engineeringEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With respect to the output force control problem of the hydraulic cylinders, an adaptive control scheme is proposed by using direct output force measurements through loadcells. Due to the large and somewhat uncertain piston friction force, cylinder chamber pressure control with Coulombviscous friction compensation may not he sufficient enough to achieve a precise output force control. In the proposed approach, the output force error resulting from direct measurement is used to update the parameters of a novel friction model which includes not only the Coulomb-viscous friction force in sliding motion, hut also the output force dependent friction force in presliding motion. The experimental results achieved on a hydraulic setup comprised of two hydraulic cylinders in pull-pull configuration demonstrate a frequency response of ±ldB up to 20Hz. The excellent output force (joint torque) control performance implies the dynamic equivalency between the hydraulic actuation and the electrical actuation up to 10 ~ 20Hz.

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 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 enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,439

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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,207
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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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