Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Kalshetti, Sunil C." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-1 z 1
Tytuł:
Self-adaptive grey wolf optimization based adaptive fuzzy aided sliding mode control for robotic manipulator
Autorzy:
Kalshetti, Sunil C.
Dixit, S. K.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1839121.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Instytut Badań Systemowych PAN
Tematy:
PUMA 560 robotic arm
robotic manipulator
joint angle
fuzzy model
SAGWO
Opis:
As the robotic manipulators are highly nonlinear, it is a challenging task to design, in particular, the PUMA 560 robotic arm with acceptable performance. This paper intends to show the design and development of an adaptive sliding mode controller (SMC) for a robotic manipulator. Since it is not realistic to match the SMC operations with the system model at every time instant, this paper adopts fuzzy inference to replace the system model. This approach successfully achieves the objectives of the experiment, carried out in two stages. In the first stage, it acquires the precise characteristics of the system model for the diverse samples and adequately represents the robotic manipulator. Subsequently, we derive the acquired characteristics in the form of fuzzy rules. In the second stage, we represent the derived fuzzy rules on the basis on adaptive fuzzy membership functions. Further, the approach introduces the self-adaptiveness into a recent algorithm called Grey Wolf Optimization (GWO) in order to establish the adaptive fuzzy membership functions. We then compare the effectiveness of the proposed method with the identified experimental model and the known methods, like SMC, Fuzzy SMC (FSMC), and GWO-SMC. Finally, the comparison with the known methods establishes the effectiveness of the proposed SAGWO-FSMC technique.
Źródło:
Control and Cybernetics; 2018, 47, 4; 383-409
0324-8569
Pojawia się w:
Control and Cybernetics
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-1 z 1

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies