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Enregistrement W2800975913 · doi:10.1139/tcsme-2013-0096

HYBRID MODIFIED ELMAN NN CONTROLLER DESIGN ON PERMANENT MAGNET SYNCHRONOUS MOTOR DRIVEN ELECTRIC SCOOTER

2013· article· en· W2800975913 sur OpenAlexvenueno aff
Chih‐Hong Lin, Chih-Peng Lin

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Bearings and Levitation Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Council
Mots-clésControl theory (sociology)Controller (irrigation)Nonlinear systemArtificial neural networkSupervisorControl engineeringPID controllerPermanent magnet synchronous motorComputer scienceControl (management)EngineeringMagnetTemperature controlArtificial intelligencePhysicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electric scooter driven by permanent magnet synchronous motor (PMSM) has nonlinear and time-varying characteristic. An accurate dynamic model is not easy to establish for electric scooter in the linear controller design. In order to conquer the above problem, a novel hybrid modified Elman neural network (NN) control scheme is proposed to control for electric scooter driven by PMSM. The proposed control system consists of a supervisor control, a modified Elman NN and a compensated control with adaptive law. Finally, the effectiveness of the proposed novel hybrid modified Elman NN control system is demonstrated in comparison with the PI controller from some experimental results.

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)0,000
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 enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,165 · 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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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