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Enregistrement W6983188131

Linear parameter-varying control of CNC machine tool feed-drives with dynamic variations

2014· other· en· W6983188131 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2014
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIterative Learning Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of British Columbia
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Machine toolConstraint (computer-aided design)Numerical controlRange (aeronautics)Control systemTransient (computer programming)Machining
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents new approaches to feed-drive control of computer numerical control (CNC) machine tools machine tools with a significant range of dynamic variations during machining operations. Several sources which can cause dynamic variations of feed-drive systems are considered, such as the change of table position, the reduction of workpiece mass, and the variations of tool-path orientation. Feed-drive systems having the dynamic variations are modeled as linear parameter varying (LPV) models. For the LPV models, three control methods are proposed to achieve satisfactory control performance of feed-drive systems. In the first method, we propose a parallel structure of an LPV gain-scheduled controller which aims at both tracking control and the vibration suppression by taking into account the resonant modes' variations which are peculiar to ball-screw drives. In the second method, instead of designing one LPV controller, a set of gain-scheduled controllers are designed to compensate for a wide range of dynamic variations. In this method, switching between two adjacent controllers may result in a transient jump of control signal at switching instants. In the third method, to ensure a smooth control signal, we present a novel method to design a smooth switching gain-scheduled LPV controller. The moving region of the gain-scheduling variables is divided into a specified number of local subregions as well as subregions for the smooth controller switching. Then, one gain-scheduled LPV controller is assigned to each of the local subregions, while for each switching subregion, a function interpolating local LPV controllers associated with its neighbourhood subregions is designed. This interpolating function imposes the constraint of smooth transition on controller system matrices. The smooth switching controller design problem amounts to solving a feasibility problem which involves non-linear matrix inequalities that are solvable by a proposed iterative descent algorithm. The developed smooth switching controller is applied to control problems in both parallel and serial CNC machine tool mechanisms. Finally, for the multi-axis CNC machine tools, a multi-input-multi-output (MIMO) LPV feedback controller is designed to directly minimize contouring error in the task coordinate frame system.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,902
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,154
Écart entre enseignants0,151 · 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