MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3154399871 · doi:10.1115/1.4050885

Vibration Control of Flexible Joint Robots Using a Discrete-Time Two-Stage Controller Based on Time-Varying Input Shaping and Delay Compensation

2021· article· en· W3154399871 sur OpenAlexafffund
Minh-Nha Pham, Bruce Hazel, Philippe Hamelin, Zhaoheng Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Dynamic Systems Measurement and Control · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensHydro-QuébecÉcole de Technologie SupérieureUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésControl theory (sociology)Feed forwardRobotComputer scienceController (irrigation)VibrationInertiaBandwidth (computing)Input shapingJoint stiffnessSylvester's law of inertiaVibration controlControl engineeringEngineeringStiffnessControl (management)Artificial intelligenceEigenvalues and eigenvectors

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Most industrial serial robots use decentralized joint controllers assuming rigid body dynamics. To prevent exciting the flexible mode, gains are kept low, resulting in poor control bandwidth and disturbance rejection. In this paper, a two-stage flexible joint discrete controller is presented, in which the decentralized approach is extended with a stiffness to take into account the dominant coupling mode. In the first-stage, an input shaping feedforward shapes the rigid closed-loop dynamics into desired dynamics that does not produce link vibrations. Robotic dynamic computation based on a recursive Newton–Euler algorithm is conducted to update the feedforward link inertia parameter during robot motion. A second-stage is added to increase disturbance rejection. A generalized Smith predictor (GSP) is developed to compensate for delay and feedback sensor filtering. An effective methodology is presented to optimize the control loop gains. Numerical simulations and experiments on a six-joint robot manipulator confirm that the proposed controller improves control performances in terms of bandwidth, vibration attenuation, and disturbance rejection.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Dynamic Systems Measurement and ControlMême sujetDynamics and Control of Mechanical SystemsTravaux en français237 207