Adaptive Neural Network‐Based Backstepping Control of BLDC‐Driven Robot Manipulators: An Operational Space Approach with Experimental Validation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This study concentrates on end effector tracking control of robotic manipulators actuated by brushless direct current (BLDC) motors, having parametric uncertainties in their kinematic, dynamical and electrical sub‐systems. Specifically, an operational space controller formulation is proposed that does not rely on inverse kinematics calculations at position level and still ensures practical end effector tracking despite the presence of uncertainties related to the mechanical and electrical dynamics, and the kinematics of the robotic manipulator. Compensation for the uncertainties throughout the entire system is achieved via the use of neural network‐based dynamical adaptations, and the overall stability of the closed‐loop system is guaranteed via Lyapunov‐based arguments. We would like to note that the work addresses the following problems: (i) incorporation of actuator dynamics into the error system in order to achieve increased efficiency, (ii) elimination of the need for position level inverse kinematics calculations for the controller formulation to remove the computational burden and (iii) compensation of the uncertainties throughout the entire subsystem. Experiment studies were carried out on a two degree of freedom planar robot manipulator equipped with BLDC motors to evaluate the effectiveness of the proposed formulation.
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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 ».