Combinando soldadores manuales (con inteligencia y versatilidad) y sistemas automáticos de soldadura (con precisión y consistencia), puede desarrollarse en medicina un sistema inteligente de soldadura de tejidos blandos humanos. Este artículo presenta un enfoque de control de corrección de datos para la inteligencia del soldador humano, que puede utilizarse para controlar el proceso automatizado de soldadura de tejidos blandos humanos. La soldadura humana de tejidos blandos puede preconectar el tejido extirpado, y la forma del tejido en la unión garantiza la recuperación de la función del órgano operado. Esta tecnología de soldadura tiene las ventajas de la rapidez de la operación, el mínimo daño tisular, la no necesidad de materiales de sutura, la recuperación más rápida del mecanismo y las propiedades del tejido vivo, y el mantenimiento de la función de los órganos. El modelo del sistema de soldadura se identifica a partir de los datos; a continuación, se propone un algoritmo de control de aprendizaje iterativo en bucle abierto-cerrado para mejorar la precisión de seguimiento del sistema. El algoritmo utiliza el error de seguimiento actual y anterior para actualizar la ley de control. Mientras tanto, para mejorar aún más la precisión en condiciones de interferencia externa, se añade un término de corrección del sistema al algoritmo ILC propuesto, que puede ajustarse en función de los errores y la salida del sistema y mejorar en gran medida la capacidad de seguimiento del objetivo. Se ha presentado un análisis detallado de la convergencia de la ley ILC. Los resultados de la simulación verifican la viabilidad y eficacia del método propuesto para las tareas de control de GTAW.
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