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Enregistrement W4400962054 · doi:10.1177/01423312241259066

A tracking control method with the fast finite-time command filter for four degrees of freedom tower cranes

2024· article· en· W4400962054 sur OpenAlexaff
Cungen Liu, Shuo Meng, Yajing Zhao, Huanqing Wang, Chengdong Li

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Institute of Measurement and Control · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDynamics and Control of Mechanical Systems
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)TowerSwingTracking (education)Tower craneFilter (signal processing)Stability (learning theory)Computer scienceDegrees of freedom (physics and chemistry)Lyapunov functionEngineeringControl (management)Control engineeringStructural engineeringArtificial intelligenceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tower cranes are the main tool of the horizontal and vertical transportation for construction, which are always driven by operators slowly to prevent payloads from large swing, such that efficiency is low. To deal with the problem, a finite-time tracking control method based on fast command filters is proposed, which can eliminate the tracking error in finite time and restrain the swing at the same time. The asymptotic stability is proved by Lyapunov technique. Finally, the hardware experiment is carried out and compared with the existing methods on the self-built tower crane experimental platform, and the pole placement method is used to select control parameters. The effectiveness and superiority are verified by the experimental results.

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 enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,363

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 savante0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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