Global Iterative Sliding Mode Control of an Industrial Biaxial Gantry System for Contouring Motion Tasks
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Notice bibliographique
Résumé
This article proposes a global iterative sliding mode control approach for high-precision contouring tasks of a flexure-linked biaxial gantry system. For such high-precision contouring tasks, it is the typical situation that the involved multiaxis cooperation is one of the most challenging problems. As also would be inevitably encountered, various factors render the multiaxis cooperation rather difficult, such as the strong coupling (which naturally brings nonlinearity) between different axes due to its mechanical structure, the backlash and deadzone caused by the friction, and the difficulties in system identification. To overcome the abovementioned issues, this work investigates an intelligent model-free contouring control method for such a multiaxis motion stage. Essentially in the methodology developed here, it is first ensured that all the coupling, friction, nonlinearity, and disturbance (regarded as uncertain dynamics in each axis) are suitably posed as “uncertainties”. Then, a varying-gain sliding mode control method is proposed to adaptively compensate for the matched unknown dynamics in the time domain, while an iterative learning law is applied to suppress the undesirable effects (arising from the repetitive matched and unmatched uncertainties in the iteration domain). With this approach, the chattering that typically results from the overestimated control gains in the sliding mode control is thus suppressed during the iterations. To analyze the contouring performance and show the improved outcomes, rigorous proof is furnished on both the stability in the time domain and the convergence in the iteration domain; and the real-time experiments also illustrate that the requirements of precision motion control toward high-speed and complex-curvature references can be satisfied using the proposed method, without prior knowledge of the boundary to the unknown dynamics.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle