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Enregistrement W2802222080 · doi:10.1139/tcsme-2017-0043

Time delay control of cable-driven manipulators with artificial bee colony algorithm

2018· article· en· W2802222080 sur OpenAlexvenueno aff
Fei Yan, Yaoyao Wang, Wei Xu, Bai Chen

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesState Key Laboratory of Fluid Power and Mechatronic SystemsGovernment of Jiangsu ProvinceNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPID controllerControl theory (sociology)WorkspacePayload (computing)Artificial bee colony algorithmController (irrigation)Computer scienceControl engineeringRobotControl (management)EngineeringTemperature controlArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cable-driven manipulators (CDM) are widely-used for their unique advantages such as light weight, low moving mass, high payload-to-weight ratio, and large reachable workspace. However, their complex dynamic character and low stiffness with flexible joints make the control design much more difficult than for traditional robot manipulators. In this paper, time delay control (TDC), which combines the proportional-integral–derivative (PID) control method and time delay estimation (TDE) technology, will be investigated to build a model-free controller for CDM. PID parameters are reduced dramatically as TDE compensates for a large proportion of unknown dynamics. To handle the problem in tuning parameters of this controller, artificial bee colony (ABC) algorithm is utilized to obtain optimal parameters of PID. Finally, simulations are conducted to verify the effectiveness of the propose controller and the tuning method.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,173 · 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'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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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