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Enregistrement W2131314118 · doi:10.1109/3477.915351

Two-level tuning of fuzzy PID controllers

2001· article· en· W2131314118 sur OpenAlexaff
George K. I. Mann, Bao-Gang Hu, Raymond G. Gosine

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics Part B (Cybernetics) · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFuzzy Logic and Control Systems
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Fuzzy logicPID controllerNonlinear systemFuzzy control systemComputer scienceHeuristicsControl engineeringMathematicsControl (management)EngineeringMathematical optimizationTemperature controlArtificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fuzzy PID tuning requires two stages of tuning; low level tuning followed by high level tuning. At the higher level, a nonlinear tuning is performed to determine the nonlinear characteristics of the fuzzy output. At the lower level, a linear tuning is performed to determine the linear characteristics of the fuzzy output for achieving overall performance of fuzzy control. First, different fuzzy systems are defined and then simplified for two-point control. Non-linearity tuning diagrams are constructed for fuzzy systems in order to perform high level tuning. The linear tuning parameters are deduced from the conventional PID tuning knowledge. Using the tuning diagrams, high level tuning heuristics are developed. Finally, different applications are demonstrated to show the validity of the proposed tuning method.

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)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations81
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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