Nonsingular fast terminal sliding mode control for robotic manipulators: a synergistic approach integrating RBFNN and AESO
Notice bibliographique
Résumé
This study proposes a composite control architecture combining radial basis function neural network (RBFNN) and adaptive gain extended state observer (AESO) to address trajectory tracking challenges in robotic manipulators under nonlinear dynamics, parametric uncertainties, and external disturbances. The framework integrates three core innovations: (1) a global nonsingular fast terminal sliding mode surface with finite-time convergence and singularity avoidance, which is augmented by an integral term for enhanced robustness and steady-state error suppression; (2) a dual compensation mechanism where RBFNN approximates unmodeled dynamics through nonlinear mapping, while AESO provides real-time estimation of lumped disturbances; (3) a stability guarantee derived through Lyapunov-based synthesis. Comparative simulations on a two-link manipulator demonstrate superior performance over conventional single compensation methods, with significant improvements in convergence speed, tracking precision, and torque smoothness. The results validate the efficacy of the framework in complex operational scenarios. However, although AESO can balance state estimation accuracy and noise immunity by dynamically adjusting bandwidth, noise amplification is inevitable when dealing with high-frequency noise due to inherent defects of gain adaptive mechanism.
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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 ».