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Enregistrement W4320917551 · doi:10.3390/math11040978

Stabilization of Nonlinear Vibration of a Fractional-Order Arch MEMS Resonator Using a New Disturbance-Observer-Based Finite-Time Sliding Mode Control

2023· article· en· W4320917551 sur OpenAlexaff
Hajid Alsubaie, Amin Yousefpour, Ahmed Alotaibi, Naif D. Alotaibi, Hadi Jahanshahi

Notice bibliographique

RevueMathematics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMechanical and Optical Resonators
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Nonlinear systemSliding mode controlRobustness (evolution)Controller (irrigation)VibrationLyapunov stabilityResonatorControl engineeringEngineeringComputer scienceMathematicsPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper deals with chaos control in an arch microelectromechanical system (MEMS) from the fractional calculus perspective. There is a growing need for effective controllers in various technological fields, and it is important to consider disruptions, uncertainties, and control input limitations when designing a practical controller. To address this problem, we propose a novel disturbance-observer-based terminal sliding mode control technique for stabilizing and controlling chaos in a fractional-order arch MEMS resonator. The design of this technique takes into account uncertainty, disturbances, and control input saturation in the fractional-order system. The proposed control technique is practical for real-world applications because it includes control input saturation. The equation for a fractional-order arch MEMS resonator is presented, and its nonlinear vibration and chaotic behavior are studied. The design process for the proposed control technique is then described. The Lyapunov stability theorem is used to prove the finite-time convergence of the proposed controller and disturbance observer. The proposed controller is applied to the arch MEMS resonator, and numerical simulations are used to demonstrate its effectiveness and robustness for uncertain nonlinear systems. The results of these simulations clearly show the effectiveness of the proposed control technique.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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