Identification and Real-Time Control of an Electrohydraulic Servo System Based on Nonlinear Backstepping
Notice bibliographique
Résumé
This paper studies the identification and the real-time control of an electrohydraulic servo system. The control strategy is based on the nonlinear backstepping approach. Emphasis is essentially on the tuning parameters effect and on how it influences the dynamic behavior of the errors. While the backstepping control ensures the global asymptotic stability of the system, the tuning parameters of the controller, nonetheless, do greatly affect the saturation and chattering in the control signal, and consequently, the dynamic errors. In fact, electrohydraulic systems are known to be highly nonlinear and non-differentiable due to many factors, such as leakage, friction, and especially, the fluid flow expression through the servo valve. These nonlinear terms appear in the closed loop dynamic errors. Their values are so large that in the presence of a poor design, they can easily overwhelm the effect of the controller parameters. Backstepping is used here because it is a powerful and robust nonlinear strategy. The experimental results are compared to those obtained with a real-time proportional-integral-derivative (PID) controller, to prove that classic linear controllers fail to achieve a good tracking of the desired output, especially, when the hydraulic actuator operates at the maximum load. Before going through the controller design, the system parameters are identified. Despite the nonlinearity of the system, identification is based on the recursive least squares method. This is done by rewriting the mathematical model of the system in a linear in parameters (LP) form. Finally, the experimental results will show the effectiveness of the proposed approach in terms of guaranteed stability and zero tracking error
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».