The comparison respond of braking torque control between PID and SMC controller for electric powered wheelchair descending on slope condition
Notice bibliographique
Résumé
During descending on a slope, the speed of Electric Powered Wheelchair (EPW) tends to changed rapidly. Normally, most EPW is provided with mechanical braking system which transfers human pulling force of the lever creating friction at the tire. However, the task is difficult for the users are elderly or paralyses. However, even for normal user with good strength, in fear condition they tend to give sudden braking which leads to tire locking up and skidding, eventually EPW unstable. These problems will cause accident and injuries to the users if speed does not properly control. In this paper, the automated braking torque control method was proposed in EPW as alternative to solve this problem and increase the mobility and stability especially during descending on slope in other to help the user of the EPW as their daily transportation. In this research, Proportional-Integral-Derivative and Sliding Mode Control controller are compared to determine the best response for torque braking control. The rapid change of speed can be controlled by the braking torque using proposed controllers based on the desired constant speed set by the control designer. Moreover, the sudden braking that caused tire to lock up and skid can be avoided. Furthermore, result from SMC shows this controller have good time respond to maintain the speed based on desired value when descending at slope condition by controlling the braking torque compared to the PID controller.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».