Assessment of a Fault-Tolerant Control-Based Wearable Tremor Suppression Glove Under Faults and Disturbances
Notice bibliographique
Résumé
Pathological tremor severely impacts the quality of life of affected individuals. The need for tremor management approaches that are free of side effects and surgical complications has sparked research in wearable tremor suppression technology. The existing wearable tremor suppression devices have achieved suppression ratios of up to 90%. Although the achieved performance is promising, the safety of using these devices outside of a lab environment, where faults and disturbances exist, has not been studied. It was recently discovered that existing tremor suppression systems are not effective and safe for users when faults and disturbances are present. Therefore, this study proposes and evaluates a novel fault-tolerant control system for tremor suppression. Using 18 tremor datasets previously recorded, the performance of the proposed system under three simulated common faults was evaluated on a bench-top mechatronic tremor simulator. The assessment showed that the proposed system remained safe and functional after introducing the faults, maintaining at least a 60% tremor suppression rate, and root mean square tracking error lower than 2.7° (compared to 80.5° without the proposed system). This study improves the robustness and safety of wearable tremor suppression devices, providing strong evidence to facilitate the transition of these devices from the lab to real-life applications.
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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 | 0,000 | 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 ».