Disturbance Observer-Based Backstepping- Super Twisting Control for Robust Trajectory Tracking in Robot Manipulators
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a robust adaptive control design for robot manipulators to track desired trajectories amid unknown disturbances and input saturation. The suggested controller integrates backstepping and super-twisting techniques, ensuring system stability and robustness. The backstepping method mitigates unmatched disturbances in a two-step process, while the super-twisting algorithm addresses matched perturbations and overshoot apparitions. A nonlinear observer enhances control efficacy against matched disturbances and input saturation, ensuring fast convergence via a quasi-nonsingular terminal sliding surface. This approach enables precise tracking with smooth control signals and avoids large feedback gains. An advanced adaptive reaching law dynamically adjusts the controller's behavior through a potential function, mimicking and enhancing various established reaching control laws. The designed method provides a flexible strategy with rapid convergence, minimal chattering, and adaptability to variation of system dynamics. Stability is confirmed using Lyapunov’s direct method, proving uniform boundedness of signals in the closed-loop system. The proposed controller was validated through simulations, experiments, and comparative analysis, demonstrating its superior performance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».