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Enregistrement W3214075146 · doi:10.1115/imece2001/dsc-24504

Development of Intelligent Hierarchical Control for a Hydraulic Manipulator

2001· article· en· W3214075146 sur OpenAlexaff
Roya Rahbari, C. W. deSilva

Notice bibliographique

RevueDynamic Systems and Control · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFuzzy Logic and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésController (irrigation)ActuatorLayer (electronics)Computer scienceHierarchyControl engineeringPID controllerHierarchical control systemControl theory (sociology)Intelligent controlFuzzy logicPosition (finance)Fuzzy control systemHydraulic machineryServoServomechanismHydraulic cylinderControl systemServomotorControl (management)EngineeringArtificial intelligenceTemperature controlMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the development of a hierarchical intelligent controller for a hydraulic manipulator, which has been designed to be an integral part of an automated machine for mechanical processing of salmon. The developed controller for this hydraulic actuator is a three-layer hierarchical system. In the bottom layer of the hierarchy, a conventional proportional plus derivative (PD) controller is used to control the position of the cutting blade. The middle layer monitors the performance of the manipulator, preprocesses the response signals, and extracts the performance parameters, based on a step-input response. The top layer infers the tuning actions for the PD servo. The knowledge base for tuning the low level controller has been developed and represented by fuzzy rulesbase modules. The development of this hierarchical control system is discussed and some experimental results are given.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,765

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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