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Enregistrement W4254371460 · doi:10.1260/0263-0923.33.4.469

Model Predictive Control of Vibration in a Two Flexible Link Manipulator — Part 2

2014· article· en· W4254371460 sur OpenAlexaff
J.R. Elliott, Rickey Dubay, Atef Mohany, Marwan Hassan

Notice bibliographique

RevueJournal of low frequency noise, vibration and active control · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensUniversity of GuelphOntario Tech UniversityUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)BacklashVibrationModel predictive controlFinite element methodLink (geometry)Vibration controlPlanarComputer scienceController (irrigation)Matrix (chemical analysis)Structural engineeringEngineeringControl (management)PhysicsArtificial intelligenceAcousticsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A finite element based model predictive controller (FEMPC) is developed and practically implemented for attenuating in-plane vibration of a two flexible link planar manipulator. This FEMPC structure is based on that used in dynamic matrix control (DMC), with the exception that a finite element (FE) model replaces how the predictions are formulated. A linear FE model is developed for each individual link, which is used with the current measured strain and control actions, to predict the response of each link. These predictions are carried out at each time step to address the geometric non-linearities associated with the orientation of the second link and those associated with friction, backlash and compliance of the geared motors. Furthermore, the use of FE modelling enables the control structure to be formulated based on known properties of the system, eliminating the need for open loop testing. The resulting FEMPC scheme is shown to outperform DMC and is capable of providing substantial attenuation of vibration, reducing the mean amplitude of dominant vibration by 92.5% and 15.6%, for the first and second links, respectively.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,892
Score d'incertitude au seuil0,716

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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