Generalized Prandtl-Ishlinskii hysteresis model: Hysteresis modeling and its inverse for compensation in smart actuators
Notice bibliographique
Résumé
Smart actuators such as magneto-restrictive actuators, shape memory alloy (SMA) actuators, and piezoceramic actuators exhibit different hysteresis loops. In this paper, a generalized Prandtl-Ishlinskii model is utilized for modeling and compensation of hysteresis nonlinearities in smart actuators. In the formulated model, a generalized play operator together with a density is integrated to form the generalized Prandtl-Ishlinskii model. The capability of the formulated model to characterize hysteresis in smart actuators is demonstrated by comparing its outputs with experimental results obtained from different smart actuators. As an example, hysteresis nonlinearities of the magnetostrictive and SMA actuators are characterized by the generalized Prandtl-Ishlinskii model. Furthermore, an analytical inverse of the generalized Prandtl-Ishlinskii model is derived for compensations in different smart actuators. In other words, exact inverse of the generalized Prandtl-Ishlinskii model is achievable and it can be implemented as a feedforward compensator to migrate the effects of the hysteresis in different types of smart actuators. Such compensation is experimentally illustrated by piezoceramic actuator.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; 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 ».