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Enregistrement W2080228968 · doi:10.1109/tmech.2012.2222428

Integrated PID-Based Sliding Mode State Estimation and Control for Piezoelectric Actuators

2012· article· en· W2080228968 sur OpenAlexaff
Jingfu Peng, Daniel Chen

Notice bibliographique

RevueIEEE/ASME Transactions on Mechatronics · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)PID controllerState observerRobustness (evolution)ActuatorSliding mode controlObserver (physics)Control engineeringEngineeringComputer scienceControl (management)Artificial intelligenceTemperature controlNonlinear systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tracking control of piezoelectric actuators (PEAs) has stimulated the development of various advanced control schemes that utilize the feedback of PEA system states for improved control performance. Among them, the one based on the concept of sliding mode has been shown promising due to its robustness to matched uncertainties, but leaving the required state estimation to be desired. Previous studies show that the PEA can be modeled as a linear dynamic system with matched uncertainties. On this basis, this paper presents the development of a novel observer based on the concept of proportional-integral-derivative-based (PID-based) sliding mode, in which the switching function is replaced by a PID regulator. The novel observer, referred to as the PID-based sliding mode observer (PIDSMO), relaxes the observer matching condition as required in the use of the unknown-input observers. The PIDSMO is then integrated with the PID-based sliding mode controller (PIDSMC) to form a novel integrated PID-based sliding mode observer-controller (PIDSMOC) for PEA tracking control. Experiments performed on a PEA showed that the PIDSMO can accurately estimate the PEA states and that the integrated PIDSMOC can achieve better tracking control performances as compared to the PIDSMC with α-β filter control scheme.

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)0,001
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations90
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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