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Enregistrement W2239555352 · doi:10.1115/fpmc2015-9636

Design and Stability Analysis of a QFT Pressure Controller of a Hydraulic Actuator Using Takagi-Sugeno Fuzzy Model

2015· article· en· W2239555352 sur OpenAlexaff
Masoumeh Esfandiari, Nariman Sepehri

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Quantitative feedback theoryController (irrigation)Parametric statisticsActuatorFuzzy logicNonlinear systemStability (learning theory)Fuzzy control systemHydraulic cylinderControl engineeringRobust controlComputer scienceMathematicsControl systemEngineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a robust, fixed-gain, and linear controller is designed for the output pressure of an electro-hydraulic actuator with parametric uncertainties. Quantitative feedback theory (QFT) is selected as the design technique. The objective is to satisfy specified performance criteria in terms of tracking, stability, and disturbance rejection. To design the QFT controller, the required family of frequency responses is obtained by linearizing the hydraulic nonlinear function around operating points of interest, and constructing an equivalent linear plant set. As a result, the stability of the closed-loop system is guaranteed only around the limited number of operating points, and specified values for system parameters. To overcome this limitation, Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy modeling is employed. This way the nonlinear stability of the closed-loop system is investigated and ensured for a continuous range of parametric uncertainties and region of operating points. Having successful results from stability analysis, the QFT controller is applied on the experimental set-up. The experimental results are in accordance with the specified criteria.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,493

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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