Adaptive Control of a Hysteretic Magnetorheological Robot Actuator
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a new adaptive control scheme is proposed to compensate for the magnetic hysteresis in magnetorheological (MR) fluid-based actuators. MR actuators offer high torque-to-mass and torque-to-inertia ratios. Input and output shafts are mechanically decoupled in MR actuators, providing lower inertia compared to the same power geared motors. Additionally, geared motors typically add significant noises on the torque/force measurements. Noises on the torques/forces can be attenuated in MR actuators due to fluidic connections between the input and output shafts, facilitating high fidelity torque/force control. Despite these unique characteristics, magnetic circuits within MR actuators create hysteresis between the input current and output torque that negatively affects the quality of torque/force control and the repeatability of MR actuators. A hysteresis compensation scheme is essential to gain repeatable and high-quality actuation. To this end, we propose an adaptive control method that estimates both hysteresis and uncertain parameters of the magnetic circuit and cancels nonlinearities based on feedback linearization technique. A set of experiments is performed to validate the effectiveness of the proposed method, and the results are compared to a proportional-integral-derivative controller.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».