An Analytical Generalized Prandtl–Ishlinskii Model Inversion for Hysteresis Compensation in Micropositioning Control
Notice bibliographique
Résumé
Smart actuators employed in micropositioning are known to exhibit strong hysteresis nonlinearities, which may be asymmetric and could adversely affect the positioning accuracy. In this paper, the analytical inverse of a generalized Prandtl-Ishlinskii model is formulated to compensate for hysteresis nonlinearities of smart actuators. The generalized model was modified to ensure its continuity, and its validity in characterizing different hysteresis properties is briefly demonstrated by comparing the model responses with the measured data for the magnetostrictive, shape memory alloys (SMA), and piezo micropositioning actuators. Since the proposed generalized model is a mere extension of the analytically invertible classical Prandtl-Ishlinskii model, an inverse of the generalized model is formulated using the inverse of the classical model together with those of the envelope functions of the generalized play operator. The effectiveness of the inverse of the generalized model in compensating for the symmetric and asymmetric saturated hysteresis effects is subsequently investigated through simulations for a magnetostrictive and a SMA actuators, and through preliminary experiments performed on a piezo micropositioning stage. The simulation results suggest that the inverse of the generalized Prandtl-Ishlinskii model can be conveniently applied as a feedforward compensator to effectively mitigate the effects of the asymmetric and saturated hysteresis in magnetostrictive and SMA actuators. The experimental results further revealed that the proposed generalized analytical inverse model can be conveniently implemented as a real-time feedforward compensator to compensate for hysteresis nonlinearities of a piezo micropositioining stage.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».