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Enregistrement W4292712335 · doi:10.1080/00207179.2022.2112088

Tracking control of soft dielectric elastomer actuator based on nonlinear PID controller

2022· article· en· W4292712335 sur OpenAlexaff
Peng Huang, Jundong Wu, Chun‐Yi Su, Yawu Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Control · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDielectric materials and actuators
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPID controllerControl theory (sociology)Nonlinear systemElastomerActuatorTracking (education)DielectricControl engineeringController (irrigation)Dielectric elastomersMaterials scienceComputer scienceControl (management)EngineeringPhysicsComposite materialArtificial intelligenceTemperature controlPsychologyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soft dielectric elastomer actuators (SDEAs) have manifested tremendous potentials in the field of soft robots. However, the tracking control of the SDEA still confronts enormous challenges because of its complicated nonlinear characteristics. In this paper, a nonlinear proportional-integral-derivative (NPID) controller is devised to fulfil the tracking control of the SDEA. A dynamic model of the SDEA is established, and then applied to construct a simulation system to coarsely tune the parameters of the NPID controller based on the iterative optimisation algorithm. Subsequently, according to the results of the coarse tuning, the parameters of the NPID controller are finely tuned in practical experiments. Finally, the NPID controller of the SDEA is proved to be effective via several tracking control experiments with different reference trajectories.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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