Hybrid Active–Passive Robust Control Framework of a Flexure-Joint Dual-Drive Gantry Robot for High-Precision Contouring Tasks
Notice bibliographique
Résumé
For high-precision contouring tasks in a typical Cartesian motion system, multiaxis cooperation is a long-standing challenging issue. Inevitably, various factors pose substantial difficulty in the multiaxis cooperation leading to degraded contouring performance, such as the strong coupling effect between different axes, nonlinearity, the unknown dynamics due to the friction, and the difficulties in accurate system identification. To enhance the contouring performance of a flexure-joint dual-drive gantry system against the aforementioned issues, this article presents a hybrid active–passive robust control framework leveraging a model-free architecture. In this control scheme, all the coupling effects, nonlinearity, disturbance, and unknown dynamics are considered as “lumped uncertainty”. Then, a super-twisting sliding mode control method with a signum-type iterative learning law is proposed to passively suppress the lumped uncertainty during iterations; and an extended state observer is deployed to actively compensate the lumped uncertainty and ensure the establishment of sliding motion in the time domain. As supported by theoretical analysis, the proposed controller is shown to exhibit several important properties. First, the establishment of the sliding motion is guaranteed globally, in both the time domain and the iteration domain. Second, the properties of short establishment time of the sliding motion, fast convergence during the iterations, and low chattering are achieved. Moreover, a series of comparative experiments are conducted, and the proposed method is shown to be rather effective in achieving excellent contouring performance in the high-speed and complex-curvature contouring tasks, without relying on the system model.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».