Identification of Hammerstein Systems with Rate-Dependent Hysteresis Nonlinearities in a Class of Smart Material-Based Actuators
Notice bibliographique
Résumé
In [1], we introduced an algorithm to identify rate-independent hysteresis nonlinearities of a class of smart material-based actuators, which is modeled as a Hammerstein system, that is, a cascade of a Prandtl-Ishlinskii (PI) hysteresis nonlinearity with a linear dynamic system. In this paper, we extend the results in [1] to Hammerstein systems with rate-dependent hysteresis nonlinearities. We consider a rate-dependent PI model, which has been used to model rate-dependent hysteresis nonlinearities in smart micro-positioning actuators such as piezoceramic actuators and magnetostrictive actuators. The rate-dependent hysteresis nonlinearity, the linear dynamic system, and the intermediate signal between them are assumed to be unknown. Least squares is used with a finite impulse response (FIR) model structure to identify the linear part of the Hammerstein system. Then, the output of the Hammerstein system is used along with the identified model of the linear plant to reconstruct the unknown intermediate signal. A nonparametric model of the rate-dependent hysteresis loop is obtained by plotting the reconstructed intermediate signal versus the input signal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».