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Enregistrement W2553335553 · doi:10.1109/aim.2016.7576750

Improved hybrid pneumatic-electric actuator for robot arms

2016· article· en· W2553335553 sur OpenAlexaff
Graham Ashby, Gary M. Bone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensMcMaster UniversityMantech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)ActuatorRotary actuatorTorqueInertiaMechanical impedanceInner loopPneumatic actuatorEngineeringRobotController (irrigation)Computer scienceElectrical impedancePhysicsControl (management)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Robot arms require actuators that are powerful, precise and safe. In this paper we present the design and implementation of a novel rotary hybrid pneumatic-electric actuator (HPEA) for use in robot arms, particularly those intended for collaborative applications. It produces 3.5 times higher torque than prior HPEAs while maintaining the low mechanical impedance and inherent safety of the HPEA approach. Its low mechanical impedance results from its low friction and inertia. It has 450 times less inertia and 15 times less static friction than an industrial robot actuator with similar maximum continuous output torque. The design features four pneumatic cylinders connected in parallel with a small DC motor. The DC motor is directly connected to the output shaft. After the mechatronic design and system model are described, the control system design consisting of an outer position control loop and inner pressure control loop is presented. Experiments were performed with the actuator prototype rotating a link and payload with a rotational inertia equivalent to a linear actuator moving a 573 kg mass. Averaged over five tests, a root-mean-square error of 0.038° was achieved for upwards vertical moves. The steady-state error (SSE) was only 0.0045°, even when the arm was under maximum gravity load, primarily due to the adaptive friction compensator employed in the outer control loop. This SSE is almost ten times smaller than the best value reported for previous HPEAs.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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