Non-Leaner Control on the Pneumatic Artificial Muscles: A Comparative Study Between Adaptive Backstepping and Conventional Backstepping Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
This paper focuses on the control of Pneumatic Artificial Muscles (PAMs) used in arm manipulator modeling and the dynamic model of the Pneumatic Artificial Muscles.PAMs have become popular in robotics due to their fast work capabilities, direct action mechanisms, and safety implementation.However, these systems often suffer from uncertainty, nonlinearity, and time-varying features, which negatively impact tracking control performance and cause instability in motion outcomes.To address these issues, this study presents a comparison of two controllers: an adaptive backstepping controller and a backstepping convolution controller.Computer simulations were used to evaluate the performance of both controllers.The results demonstrate that the adaptive backstepping controller effectively eliminates chattering, reduces error, and maintains stability in the controlled system, leading to smoother signal curves and improved overall response in the arm model.In conclusion, the study provides evidence that the adaptive backstepping controller is a more effective control solution for PAM-led arm manipulator systems, offering improved control of uncertainties and better motiontracking performance.These findings have important implications for the development of advanced robotic systems using PAMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».