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Enregistrement W4409492807 · doi:10.1080/00207179.2025.2481602

Improved-third-order-extended-state-observer-based sliding-mode control using singular perturbation theory for flexible-joint robot

2025· article· en· W4409492807 sur OpenAlexaff
Yuhui Hu, Xiaohui Yang, Yang Li, Chao Huang, Xiaoping Liu

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Control · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdaptive Control of Nonlinear Systems
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesNational Outstanding Youth Science Fund Project of National Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)Sliding mode controlSingular perturbationState observerRobotObserver (physics)Perturbation (astronomy)Mode (computer interface)MathematicsThird orderControl engineeringComputer scienceEngineeringControl (management)Mathematical analysisPhysicsArtificial intelligenceNonlinear systemLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to cope with the changing industrial operation environment, based on the Flexible Joint Robot systems (FJR), this paper explores a control method of decoupling high-order systems by using singular perturbation theory (SPT). Considering the limitations of SPT in FJR systems, the method of introducing a saturated flexible compensator is used to change the premise that the joints need to be assumed to be weakly flexible, thereby expanding the application scope of SPT in such systems. Moreover, the improved third-order time-varying parameters extended state observer is used to observe the lumped interferences which can effectively suppress the peak problem caused by the initial value, and the adaptive continuous nonsingular fast terminal sliding film control method is combined to control the slow subsystem. Aiming at the fast subsystem, the integral flow is used to reconstruct and fast terminal sliding mode control method is combined to improve the initial oscillation problem.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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