Improved Seven-Segment Acceleration/Deceleration Algorithms Based on Cosine and Exponential Functions for Vibration Suppression of Multi-Axis Robotic Arms
Notice bibliographique
Résumé
As core equipment in intelligent manufacturing, residual vibration of robotic arms during high-speed motion directly affects positioning accuracy and service life. Focusing on vibration suppression in multi-axis robotic arms, this paper addresses the limitations of the traditional seven-segment S-curve (7S) acceleration/deceleration algorithm in jerk continuity and vibration control. Two improved seven-segment algorithms based on cosine and exponential functions are proposed to enhance vibration suppression performance by smoothing jerk transitions. Mathematical models of the traditional 7S, seven-segment cosine (7S-Cos), and seven-segment exponential (7S-Exp) algorithms are established. Experiments are conducted under practical operating conditions with a 4 kg load at full speed, using joint synchronization control to evaluate end-effector residual vibration. Results show that the 7S-Cos algorithm achieves the smallest vibration amplitude and fastest attenuation, significantly outperforming the traditional 7S and 7S-Exp algorithms while maintaining motion efficiency. The proposed method provides a practical solution for vibration-sensitive robotic applications such as precision assembly and high-speed handling.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».