MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3008997385 · doi:10.1002/acs.3102

Adaptive finite‐time tracking control for robotic manipulators with funnel boundary

2020· article· en· W3008997385 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

RevueInternational Journal of Adaptive Control and Signal Processing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésFunnelBacksteppingControl theory (sociology)Overshoot (microwave communication)Settling timeBoundary (topology)Bounded functionController (irrigation)Tracking (education)Adaptive controlComputer scienceMathematicsEngineeringControl engineeringStep responseControl (management)Artificial intelligenceMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The finite‐time tracking control problem with the output‐constraint property of robotic manipulators subjected to system uncertainties is addressed. Specifically, the radial basis function neural network is employed to compensate for system uncertainties. The finite‐time stability theorem is used for the backstepping design process, by which the limit of the settling time is set. A funnel boundary is used to limit the output overshoot. The proposed controller guarantees that all the signals are semi‐globally practically finite‐time bounded, while the tracking errors are enveloped by the funnel boundary. The performance of the proposed control method is illustrated by a numerical simulation of a 3‐DOF manipulator. It is shown that the tracking errors are bounded by prescribed funnel boundaries. In the meantime, the manipulator is stabilized within a finite period of time.

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 enseignants0,989
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,205 · 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