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Enregistrement W4205158238 · doi:10.1002/cjce.24355

Decoupled double‐loop <scp>FOIMC‐PD</scp> control architecture for double integral with dead time processes

2022· article· en· W4205158238 sur OpenAlexvenueno aff
Deepak Kumar, Pulakraj Aryan, G. Lloyds Raja

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Design
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Benchmark (surveying)Dead timePID controllerController (irrigation)Double loopLoop (graph theory)Range (aeronautics)Filter (signal processing)Stability (learning theory)Tracking (education)Constant (computer programming)MathematicsComputer scienceControl (management)EngineeringControl engineeringTemperature controlStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A novel double‐loop control configuration with two controllers is suggested for double integrating processes with dead‐time. The stabilizing range of the inner‐loop proportional‐derivative (PD) controller is obtained using the Routh stability criteria. From this range, the exact PD settings are obtained by following a graphical approach where the integration of absolute error (IAE) is plotted for different PD settings. The PD settings resulting in the minimum IAE are chosen. In addition to stabilizing the plant, the inner‐loop also rejects the disturbances. A fractional‐order internal model controller (FOIMC) is designed for satisfactory set‐point tracking response in the outer‐loop. The suggested strategy has four adjustable parameters (proportional and derivative time constants, outer closed‐loop adjustment parameter, and fractional‐order of the FOIMC low‐pass filter). Based on extensive simulations, the tuning ranges for the above‐mentioned adjustable parameters are specified. The simulation study is done with the help of benchmark double integrating plant models with large dead‐time. Quantitative performance measures are also computed for comparing the suggested and previously reported schemes. The suggested FOIMC‐PD control architecture yields enhanced control performance than some recently reported techniques.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,171 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations49
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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