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Enregistrement W2793605707 · doi:10.1177/0142331218757860

A robust control approach for MEMS capacitive micromachined ultrasonic transducer

2018· article· en· W2793605707 sur OpenAlexaff
Yi Qin, Weijie Sun, John T. W. Yeow

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Institute of Measurement and Control · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced MEMS and NEMS Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapacitive micromachined ultrasonic transducersControl theory (sociology)Capacitive sensingIntegral sliding modeRobustness (evolution)Nonlinear systemUltrasonic sensorUltrasonic motorEngineeringSliding mode controlComputer scienceAcousticsPiezoelectricityPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An optimal composite nonlinear feedback control method with integral sliding mode is presented in this paper. The controller extends the travel range of the micro-electromechanical system capacitive micromachined ultrasonic transducer (CMUT). Moreover, enhanced transient response and precise tracking performance is achieved. It is known that CMUT is inherently unstable which results in pull-in phenomenon and it is very sensitive to small perturbations, so one of the major problems is to stabilize the CMUT beyond the pull-in limit with the external disturbances. In addition, the input saturation problem is significant to CMUT. Based on that, a robust control scheme is derived using composite nonlinear feedback control law combined with integral sliding mode control law. Then all the tuning parameters for the proposed control method are converted into a minimization problem and solved by particle swarm optimization algorithm automatically. We verified the effectiveness through extending the travel range of the CMUT gap by three control methods which are proportional integral derivative, composite nonlinear feedback and the method we proposed. The stability and small range tracking performance with three control methods is compared on the pull-in position of CMUT. The simulations show that the proposed control method has desired tracking performance and robustness to external disturbance with input saturation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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