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Enregistrement W4312230037 · doi:10.1016/j.procs.2022.10.093

State Transformation Combined Adaptive Robust Control for Motor Driven Joint with State Constraints and Input Saturation

2022· article· en· W4312230037 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProcedia Computer Science · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesZhejiang Provincial Ten Thousand Plan for Young Top Talents
Mots-clésControl theory (sociology)Computer scienceBounded functionState (computer science)Transformation (genetics)Lyapunov functionTransient (computer programming)Control (management)AlgorithmMathematicsArtificial intelligenceNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The control problem of the motor driven joint system under the state and input constraints is discussed in this paper. Firstly, a state transform function is introduced to transfer the state-constrained motor driven joint system to a transformed system, which no longer has the state constraints. Secondly, an adaptive robust control (ARC) with the specified performance bounds is proposed for this transformed system, where the ARC algorithm combined with an auxiliary variable are used to ensure the semi-globally uniformly ultimately bounded of all the closed-loop signals, and a time-varying barrier Lyapunov function (BLF) is designed to constrain all the tracking errors within the specified performance bounds. Thirdly, the above results are extended to the motor driven joint system. Namely, the boundedness of the states in the transformed system are converted into the satisfaction of the state constraints in the motor driven joint system, and the fast transient response and high steady-state tracking accuracy can be achieved by designing the appropriate specified performance bounds in the time-varying BLF. Finally, a simulation is carried out, and the results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

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.

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 enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,604

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,177 · 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