Adaptive Estimation of Threshold Parameters for a Prandtl-Ishlinskii Hysteresis Operator
Notice bibliographique
Résumé
The Prandtl-Ishlinskii (PI) operator has been used widely in the modeling and inverse compensation of hysteresis nonlinearity in actuators made of smart materials, such as piezoelectric and magnetostrictive materials. A PI operator consists of weighted superposition of play operators, each of which is characterized by a threshold (also known as radius) parameter that determines the width of the corresponding hysteresis loop. While much work has been reported in identifying the weight parameters for the play operators, the threshold parameters have typically been assigned a priori in an arbitrary fashion. In this paper, for the first time, an adaptive algorithm is proposed for estimating online the unknown thresholds of a PI operator. The key challenge is that the output of the PI operator depends on the play thresholds in a complex, nonlinear, and time-varying manner. To address this challenge, the proposed algorithm utilizes the instantaneous slope of the input-output graph of the PI operator to infer the operating regime of each play, based on which a modified estimation error function is derived that is proportional to the error of threshold parameters. It is further shown, under a mild condition on the input, the regressor vector is persistently exciting and a gradient algorithm (with parameter projection) results in parameter convergence. The approach is illustrated in detail with a two-play PI operator, along with the results for the general case of n-play operators. Simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».