MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2801516313 · doi:10.1139/tcsme-2016-0021

A SOLUTION FOR NONLINEAR STABILITY ANALYSIS OF QFT CONTROLLERS DESIGNED FOR HYDRAULICALLY ACTUATED SYSTEMS

2016· article· en· W2801516313 sur OpenAlexafffundvenue
Masoumeh Esfandiari, Nariman Sepehri

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic and Pneumatic Systems
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Manitoba
Mots-clésControl theory (sociology)Quantitative feedback theoryNonlinear systemStability (learning theory)Controller (irrigation)Parametric statisticsControl engineeringFuzzy logicHydraulic machineryComputer scienceNonlinear controlRobust controlEngineeringMathematicsControl (management)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quantitative feedback theory (QFT) is a well-established technique to design robust and linear controllers. However, the important open problem of extending the small signal stability to nonlinear stability verification has remained an ongoing research in the design of QFT controllers. In this paper, we show that Takagi–Sugeno (T–S) fuzzy modeling approach and its stability theory provide a new opportunity to study the nonlinear stability of QFT controllers in fluid power systems. To validate the approach, two case studies are provided first. The first case study establishes the reliability of the approach by confirming the results for a hydraulic system of which nonlinear stability has already been proven. The second case study establishes that using the proposed approach, we can further study and extend the stability region of previously developed hydraulic controllers to include parametric uncertainty. Followed by the successful validation of the effectiveness of our approach through these two case studies, the stability of a QFT position controller, for which the nonlinear stability was never proven, is investigated.

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)0,001
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,190 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransactions of the Canadian Society for Mechanical EngineeringMême sujetHydraulic and Pneumatic SystemsTravaux en français237 207