Adaptive Finite-Time Coordination Control of a Multi-robotic Fiber Placement System With Model Uncertainties and Closed Architecture
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Notice bibliographique
Résumé
The coordination and trajectory tracking accuracy of multi-robotic fiber placement systems (MRFPSs) are critical to assure the quality of the fiber placement process. However, the model uncertainties and closed architecture (CA) in industrial robots significantly hinder the system from achieving high performance in coordination and tracking simultaneously. In addition, the convergence rates of the tracking and synchronization errors are also essential performance indicators for the MRFPSs. To improve the three abovementioned performances, this article presents an equivalent model of the CA dynamics based on a radial basis function neural network. Employing this equivalent model, a novel indirect torque control algorithm named adaptive finite-time coordination control (AFCC) is proposed for a MRFPS consisting of two heterogeneous robots. Within the controller, two adaptive laws are designed to handle the uncertainties, and three additional adaptive laws are developed to mitigate the effects of the unknowns in the CA, contact forces, and disturbances. The stability analysis of the AFCC algorithm proves that the errors can converge to zero within a finite time. Furthermore, three experiments show the advantages and practicality of the AFCC algorithm.
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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 découle