Fuzzy Non Linear PI Controller for High Performance
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a new technique for controlling different processes with high accuracy and fast response. The techniques is based on a fuzzy logic controller that was found to give better performance than a nonlinear PI compensator while maintaining the characteristics of a conventional PID controller. The approach uses two different control actions based on the feedback error obtained from the process. The error signal is used to determine the control output commands for the two different controller parameters (Kp and KI). This approach gives the system flexibility as well as a fast method for performing the control calculations. Fast response is achieved based on the use of a high proportional gain at the beginning of the process which adjusts to provide a rapid convergence time when reaching the reference position. One of the main advantages of this technique is that it provides a closed form solution describing the controller actions in terms of the tuning parameters. Another advantage is that while other approaches are based on a manual technique for tuning the controller parameters, this one uses optimization techniques. Through these techniques the optimal values of the controller parameters, required to achieve fast response, can be determined while maintaining high accuracy and disturbance rejection. Simulation results of the proposed technique are presented for processes varying from single to five degree of freedom system. The same under damped linear single input single output plant as used by Shahruz and Schwartz (1997) is presented to highlight the improved performance of this new technique.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».