Sliding Sector Mode Control with Linear Parameter Varying Diesel Engine Model
Notice bibliographique
Résumé
<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Automotive industry has been developing technologies to reduce exhaust emission. Moreover, developing an environmentally friendly diesel engine will become the most important issue in the future engine technology. A modern well-tuned diesel engine no longer smokes and the noise has been attenuated to more acceptable levels. In spite of these efforts, emission of particulates and nitrogen oxides (NOx) have not been equally successful. Therefore, the accurate control method of diesel engines is coming up in solving the problems related with NOx and PM. The diesel engine is a highly nonlinear system and the modeling parameters are changed significantly for different operating points. Therefore, it is very difficult to control the diesel engine system accurately. Every engine system model is actually composed of a variety of maps. And then, actuators like dc motors are controlled for transferring the appropriate flow rate to the manifolds. This method must be simple and robust for real world operating conditions. However, simple controllers don't work well in every working condition. Moreover, engine systems like the common rail system have some manufacturing error. Those problems make the engine control a very difficult task. This study focuses on the application of a sliding control method for the time varying diesel engine model. The time varying diesel engine model can reflect every engine operating point and schedule the controller for abnormal environments. In this study, a sliding sector mode control method is suggested for reducing the well known chattering problem of sliding mode control. Sliding sector mode is defined for several sliding hyperplanes which are verified by Liapunov inequality. A general sliding mode controller is designed for several but fixed engine operating points. Finally, a sliding sector mode controller is designed which is intended to work for general and wide engine operating range.</div></div>
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».