Control-Based Tension Distribution Scheme for Fully Constrained Cable-Driven Robots
Notice bibliographique
Résumé
Control inputs of fully constrained cable-driven parallel robots (CDPRs) are constrained by the positiveness of the cables tension, as cables merely apply tensile forces. The positive tension distribution (PTD) in CDPRs is usually guaranteed with iterative optimization techniques, utilizing the redundant actuation of the CDPR. The iterative nature of the conventional PTD limits their real-time application since the worst-case computation time of the iterative methods is not predictable. In addition, optimization methods are prone to model uncertainties. This article addresses the PTD problem in the fully constrained CDPRs with a control viewpoint. In the proposed approach, the PTD algorithm is an integral part of the controller, which explicitly generates positive values for the cables tension. To this aim, a saturation-type function is coupled with the controller, and its effect is compensated using a nonlinear disturbance observer. The stability of the proposed control scheme is also investigated in detail through Lyapunov’s second method, considering a nonsingular terminal sliding mode controller. Furthermore, the performance of the proposed methodology is compared with the conventional method for a six-degrees-of-freedom CDPR, in the presence of uncertainties. Finally, the effectiveness of the proposed control scheme is investigated through experiments.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».