FPGA Implementation of Neural Network Based Adaptive Control of a Flexible Joint with Hard Nonlinearities
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An artificial neural network (ANN) based model reference adaptive controller has been developed for a positioning system with a flexible transmission element, taking into account hard nonlinearities in the motor and load models. Due to the presence of Coulomb friction and of the flexible coupling, the inverse model of the system is not realizable. The ability of ANNs to approximate nonlinear functions is exploited to obtain an approximate inverse model for the positioning system and a reference model is used to define the desired error dynamics. The controller uses desired load position and velocity trajectories with measurement of load position, load velocity and motor velocity. The paper describes a VLSI implementation of the controller on a Virtex2 Pro 2VP30 field programmable gate array (FPGA) from Xilinx. A pipelined adaptation of the on-line back-propagation algorithm is used. The hardware implementation is capable of a high degree of parallelism and pipelining of neural networks allows the controller to operate at even higher speed. The FPGA implementation on the other hand allows fast prototyping and rapid system deployment. The controller can be used to improve both static and dynamic performance of electromechanical systems
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle