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Enregistrement W4295768341 · doi:10.1109/fuzz-ieee55066.2022.9882748

AVOA-Based Tuning of Low-Cost Fuzzy Controllers for Tower Crane Systems

2022· article· en· W4295768341 sur OpenAlexaff
Radu‐Emil Precup, Elena‐Lorena Hedrea, Raul‐Cristian Roman, Emil M. Petriu, Claudia‐Adina Bojan‐Dragos, Alexandra-Iulia Szedlak-Stinean, Flavius-Cătălin Paulescu

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueFuzzy Logic and Control Systems
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesMinistry of Education
Mots-clésPayload (computing)Control theory (sociology)Fuzzy logicFuzzy control systemMetaheuristicComputer scienceController (irrigation)Mathematical optimizationOptimization problemTowerPosition (finance)PID controllerControl engineeringMathematicsEngineeringControl (management)Temperature controlArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes the African Vultures Optimization Algorithm (AVOA)-based tuning of low-cost fuzzy controllers for the payload position control of tower crane systems. The fuzzy controllers are built around first order discrete-time intelligent Proportional-Integral (iPI) controllers with Takagi-Sugeno-Kang Proportional-Derivative (PD) fuzzy terms. The parameters of the fuzzy controllers are optimally tuned using the recent metaheuristic AVOA, which solves an optimization problem with the cost function defined as the sum of squared control error multiplied by time, and its variables are the controller tuning parameters. The control system performance improvement is proved in terms of applying only five iterations of AVOA, and the comparison with other metaheuristic algorithms that solve the same optimization problem is carried out on the basis of real-time experimental results.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,229 · 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'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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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