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Enregistrement W2973021624 · doi:10.1109/tie.2019.2920599

Adaptive Fuzzy Tracking Control of Flexible-Joint Robots Based on Command Filtering

2019· article· en· W2973021624 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésJoint (building)Fuzzy control systemRobotComputer scienceFuzzy logicTracking (education)Control theory (sociology)Control engineeringAdaptive controlControl (management)Artificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The precise tracking control problem for n-link flexible-joint (FJ) robotic systemsis addressed in this paper. A new adaptive fuzzy command filtered control strategy is presented, where fuzzy logic systems are utilized to approximate the unknown nonlinearities of FJ robot systems. Compared with existing backstepping-based methods, the proposed scheme can not only overcome the so-called “explosion of complexity” problem, but also reduce filter errors because of the introducing of an error compensation mechanism. Moreover, regardless of the number of fuzzy rules, only one parameter is required to be adjusted online, which reduces significantly the computational cost. The proposed scheme can guarantee that all the signals in the closed-loop system are semiglobally uniformly ultimately bounded, and the tracking error eventually converges to a small neighborhood around zero. The simulation results of a two-link robot system confirm our theoretical analysis and a comparison study demonstrates the advantages of the design method in comparison with existing results, such as the backstepping method and the dynamic surface control 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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,189 · 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