Modeling and Tracking Control of Nondifferentiable Sandwiched Dynamic Systems: Case Study on Gear Transmission Servo Systems
Notice bibliographique
Résumé
Many practical engineering systems, classified as nondifferentiable sandwiched dynamic systems (NSDSs), pose significant challenges to controller design due to their inherent unknown nondifferentiable nonlinearities. Among these, gear transmission servo (GTS) systems constitute a prominent research focus, exemplifying the complexities associated with modeling and control in NSDSs. Specifically, gear backlash introduces internal dead-zone nonlinearities, causing detrimental effects such as vibrations, diminished control accuracy, and potential instability. Such systems, characterized by unknown parameters including dead-zone characteristics, form fourth-order nonlower triangular dynamic structures, further complicated by uncertainties and external disturbances that impede convergence and controller performance. To address these critical challenges, this article proposes a novel block-structured control framework (BSCF) integrating feedforward compensation, nonlinear extended state observers, and dynamic surface control techniques, all built upon system identification results. A rigorous Lyapunov-based analysis is provided to establish that the tracking error converges to a bounded neighborhood of the origin, with the ultimate bound being adjustable through suitable parameter tuning. Experimental results confirm the effectiveness of the proposed strategy in eliminating the adverse effects of dead-zone nonlinearities and achieving satisfactory tracking accuracy. Furthermore, this control framework demonstrates broad applicability and can be extended to other sandwiched systems featuring nondifferentiable nonlinearities and/or nonlower triangular structures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».