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Enregistrement W2025312640 · doi:10.1117/12.915369

Self-sensing tracking control for piezoelectric actuators based on sensor fusion

2012· article· en· W2025312640 sur OpenAlexaff
Mohammad N. Islam, Rudolf Seethaler

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharge controlPosition (finance)ActuatorFeed forwardControl theory (sociology)Computer scienceController (irrigation)CapacitanceVoltageTracking (education)Electronic engineeringPosition sensorSensor fusionEngineeringControl engineeringControl (management)Electrical engineeringArtificial intelligencePhysicsRotor (electric)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piezoelectric actuators are a popular choice in micro- and nano-positioning devices. Traditional sensorless position control approaches use a hysteresis mapping between voltage and position in a voltage feedforward control scheme. However, this mapping is affected by frequency, temperature, aging etc. Recently, charge control for positioning is also attracting interest among researchers due to the linear relationship between position and charge. Conversely, a sophisticated hardware design is required to minimize charge drift. This limits charge based controllers for practical applications. In this study, a new self-sensing control technique is proposed which requires neither an accurate inverse mapping nor a sophisticated charge controller. This technique uses a position estimate that is obtained by fusing a traditional charge based position measurement with a novel capacitance based position measurement. Upon achieving a reliable position estimate, it is shown that a traditional PI control scheme is sufficient for tracking applications. Different wave forms having multiple lifts and rates were tested. Error is reduced upto 75% using a self-sensing feedback control when compared to open loop actuation. These results compare well with traditional self-sensing control techniques found in literature.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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