A multi-switching mode intelligent hybrid control of electro-hydraulic proportional systems
Notice bibliographique
Résumé
The electro-hydraulic proportional system is a highly non-linear system owing to the fact that the system is composed of components from different disciplines such as electric, hydraulic and mechanical disciplines. In general, a switching-based controller is suitable to the control of such a system. In this paper, a switching-based controller is proposed, which is called multi-switching mode intelligent hybrid control, for electro-hydraulic proportional systems. The novelty of the multi-switching mode intelligent hybrid control is that it integrates the PID control law, the neural-fuzzy control law, and the expert-based control law. To demonstrate the effectiveness of the proposed multi-switching mode intelligent hybrid control, both experiment and simulation were conducted. It is shown that the experimental result corresponds well with the simulation result. Further, the proposed control system was compared with the traditional ones such as PID and neural-fuzzy controller for a trajectory tracking task with an electro-hydraulic proportional, which shows that the proposed one is far superior to these traditional ones. Overall, there is evidence that the proposed multi-switching mode intelligent hybrid control is very effective. It is noted that though the idea of the switching-based control system to electro-hydraulic proportional systems may not be new, the specific integration of the member control laws along with specific control laws developed in this work to electro-hydraulic proportional systems is not reported in the literature and multi-switching mode intelligent hybrid control is potentially useful to other electro-hydraulic proportional systems.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».