Dynamic Modeling and Adaptive Robust Synchronous Control of Parallel Robotic Manipulator for Industrial Application
Notice bibliographique
Résumé
Control of parallel manipulators is very hard due to their complex dynamic formulations. If part of the complexity is resulting from uncertainties, an effective manner for coping with these problems is adaptive robust control. In this paper, we proposed three types of adaptive robust synchronous controllers to solve the trajectory tracking problem for a redundantly actuated parallel manipulator. The inverse kinematic of the parallel manipulator was firstly developed, and the dynamic formulation was further derived by mean of the principle of virtual work. Furthermore, linear parameterization regression matrix was determined by virtue of command function “equationsToMatrix” in MATLAB. Secondly, the three adaptive robust synchronous controllers (i.e., sliding mode control, high gain control, and high frequency control) are developed, by incorporating the camera sensor technique into adaptive robust synchronous control architecture. The stability of the proposed controllers was proved by utilizing Lyapunov theory. A sequence of simulation tests were implemented to prove the performance of the controllers presented in this paper. The three proposed controllers can theoretically guarantee the errors including trajectory tracking errors, synchronization errors, and cross-coupling errors asymptotically converge to zero for a given trajectory, and the estimated unknown parameters can also approximately converge to their actual values in the presence of unmodeled dynamics and external uncertainties. Moreover, all the simulation comparative results were presented to illustrate that the adaptive robust synchronous high-frequency controller possess a much superior comprehensive performance than two other controllers.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».