A Barrier Function-Based Variable Structure Control for Maglev System
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic levitation (Maglev) systems are widely employed in the industry especially in mechatronics systems for precise positioning and suspension. They are inherently unstable having nonlinear models with uncertain parameters and exposed to external disturbances. Therefore, high-performance robust control designs are recommended for these systems. An Adaptive Variable Structure Controller based on barrier function (AVSCbf) is designed for the first time in this work to control the displacement of the ball position of a disturbed Maglev system. This approach does not require prior knowledge of the disturbance upper bounds in the design procedure. The state space region defined by the barrier function is designed to be attractive and invariant. This feature is essential to reject disturbances and handle parametric uncertainties. The adaptive law is activated when the state trajectory is initiated outside the invariant set defined by the barrier function. The gain of the VSC is adapted according to an adaptation law, which considers the system input constraints. The control input is constrained to be a bounded positive quantity. The adaptive VSC is only applied during the reaching phase. Once the state reaches the invariant set, the barrier-function-based VSC is applied to confine the state inside it. The resulting overall controller is a chattering-free VSC since the barrier-function based VSC is continuous. The steady-state error is limited to a minimal value by only specifying the barrier function parameter. Numerical simulations are conducted to show the efficiency of the new approach. Three types of VSC controllers for the Maglev system are compared. AVSCbf is compared to the performance of adaptive only VSC without the barrier function (AVSC) and both are designed in this work. AVSCbf is also compared to the classical VSC performance from previous work in the literature. The results of the comparison showed the efficiency of the proposed controller.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».