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Enregistrement W2969400017 · doi:10.22059/jcamech.2019.259087.288

Hysteresis Modeling, Identification and Fuzzy PID Control of SMA Wire Actuators Using Generalized Prandtl-Ishlinskii Model with Experimental Validation

2019· article· en· W2969400017 sur OpenAlexaff
Hamid Basaeri, Mohamadreza Zakerzadeh, Aghil Yousefi‐Koma, Nafise Faridi Rad, Mohammad Mahdavian

Notice bibliographique

RevueApplied and Computational Mechanics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePiezoelectric Actuators and Control
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)PID controllerSMA*ActuatorShape-memory alloyController (irrigation)HysteresisFuzzy logicComputer scienceAirfoilControl engineeringEngineeringPhysicsStructural engineeringControl (management)Temperature controlArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, hysteretic behavior modeling, system identification and control of a mechanism that is actuated by shape memory alloy (SMA) wires are presented. The mechanism consists of two airfoil plates and the rotation angle between these plates can be changed by SMA wire actuators. This mechanism is used to identify the unknown parameters of a hysteresis model. Prandtl–Ishlinskii method is employed to model the hysteresis behavior of SMA actuators, and then, a self-tuning fuzzy-PID controller is designed based on the obtained model and implemented experimentally on the mechanism. The process of designing the controller has been implemented based on the model which results in compensating time and price. Self-tuning fuzzy-PID controller is applied to the closed control loop in order to control the position of the morphing wing. The performance of the controller has been investigated under different input signals including square and sinusoidal waves, and the results show the proper effectiveness of the method.

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 enseignants0,506
Score d'incertitude au seuil0,583

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 GPT0,199
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
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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