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Enregistrement W2509463078 · doi:10.1109/icphm.2016.7542858

Dynamic sensor calibration: A comparative study of a Hall effect sensor and an incremental encoder for measuring shaft rotational position

2016· article· en· W2509463078 sur OpenAlexaff
David Rapos, Chris Mechefske, Markus Timusk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSensor Technology and Measurement Systems
Établissements canadiensLaurentian UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRotary encoderHall effect sensorMagnetEncoderOffset (computer science)GimbalCalibrationPosition sensorRotational speedAcousticsAngular displacementComputer sciencePhysicsElectrical engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following work investigates a cost efficient method of measuring shaft rotational position. The proposed sensor configuration consists of a magnet and a Hall effect sensor. When compared to the alternative (an optical encoder), this approach has several advantages including cost, and durability. The puck shaped magnet was placed on the end of a rotating shaft and generated a magnet field oriented transverse to the shaft axis. The Hall effect sensor was placed in a stationary holder co-axially aligned with the shaft and slightly offset, in the axial direction, from the magnet. The sensor output was compared to a high accuracy incremental encoder, which is the industry standard technique. The proposed sensor was tested for its ability to record shaft rotational speed under a variety of test conditions, including; various constant speeds, varying speeds, magnet size, sensor to magnet lateral distance, and various obstructions between the magnet and the sensor (termed readability). The sensor provided excellent measurement results, under all test conditions and compared well to the incremental optical encoder.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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