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Enregistrement W2035388195 · doi:10.4236/mme.2015.51002

An ARX-Based PID-Sliding Mode Control on Velocity Tracking Control of a Stick-Slip Pi-ezoelectric-Driven Actuator

2015· article· en· W2035388195 sur OpenAlexafffund
Yongzhi Cao, X. B. Chen

Notice bibliographique

RevueModern Mechanical Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship Council
Mots-clésControl theory (sociology)PID controllerActuatorSlip (aerodynamics)Tracking errorEngineeringNonlinear systemPiezoelectricityControl engineeringComputer scienceControl (management)PhysicsArtificial intelligenceTemperature control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Piezoelectric-driven stick slip actuators have been drawn more and more attention in the nano- positioning application due to the high accuracy and theoretical unlimited displacement. However, the hysteresis of piezoelectric actuator (PEA) and the nonlinear friction force between the end- effector and the stage make control of piezoelectric-driven stick slip actuator challenge. This paper presents the development of an autoregressive exogenous (ARX)-based proportional-integral-derive (PID)-sliding mode control (SMC) for the velocity tracking control of the piezoelectric-driven stick slip actuator. Stability is guaranteed by rigorously choosing the appropriate PID parameters and the zero steady state error is achieved. To verify the effectiveness of the proposed method, experiments were carried out on a commercially-available piezoelectric-driven stick slip actuator. The tracking errors were compared with the traditional PID controller, illustrating that in spite of existing of modeling error, the ARX-based PID-SMC is able to better improve the velocity tracking performance of piezoelectric-driven stick slip actuator, compared with the traditional PID controller.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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