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Enregistrement W3166823843 · doi:10.3390/electronics10111305

Power-Law Compensator Design for Plants with Uncertainties: Experimental Verification

2021· article· en· W3166823843 sur OpenAlexaff
Stavroula Kapoulea, Costas Psychalinos, Ahmed S. Elwakil, Mohammad Saleh Tavazoei

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Design
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEuropean Social FundState Scholarships FoundationEuropean Commission
Mots-clésControl theory (sociology)Transfer functionNyquist plotPhase marginClosed-loop polePole–zero plotClosed-loop transfer functionNyquist stability criterionStatic VAR compensatorCompensation (psychology)Bode plotRational functionFunction (biology)Power (physics)Electric power systemEngineeringMathematicsFull state feedbackComputer scienceBandwidth (computing)Control (management)TelecommunicationsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A power-law compensator scheme for achieving robust frequency compensation in control systems including plants with an uncertain pole, is introduced in this work. This is achieved through an appropriate selection of the compensator parameters, which guarantee that the Nyquist diagram of the open-loop system compensator-plant crosses a fixed point independent of the plant pole variations. The implementation of the fractional-order compensator is performed through the utilization of a curve-fitting-based technique and the derived rational integer-order transfer function is realized on a Field-Programmable Analog Array device. The experimental results confirm that the the phase margin is well preserved, even for ±40% variation in the pole location of the plant.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,627

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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