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Enregistrement W4322731059 · doi:10.1109/taslp.2023.3250826

PI Control of Loudspeakers Based on Linear Fractional Order Model

2023· article· en· W4322731059 sur OpenAlexaff
Reza Mohsenipour, Daniel Massicotte, Wei‐Ping Zhu

Notice bibliographique

RevueIEEE/ACM Transactions on Audio Speech and Language Processing · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Control Systems Design
Établissements canadiensConcordia UniversityUniversité du Québec à Trois-Rivières
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoudspeakerControl theory (sociology)Controller (irrigation)Pole–zero plotStability (learning theory)Control systemMinimum phaseInteger (computer science)PID controllerFractional calculusMathematicsVibrationOrder (exchange)Phase (matter)Computer scienceTransfer functionPhysicsMathematical analysisControl (management)EngineeringControl engineeringAcousticsTemperature control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims at the proportional-integral (PI) control of the cone vibration of the electrodynamic loudspeakers system recently described using a linear fractional order model. After introducing the fractional order model of the circuit of these loudspeakers, firstly, a new method is developed to design a fractional order PI controller to place the poles of the system in a desired area of the complex plane which is called D-stabilizing. The design parameters of the method depend directly on the speed of the system output response, the cone vibration. Moreover, the offered fractional order controller avoids any non-minimum phase zero, which causes undesired undershoots in the output, for the closed-loop control system. Secondly, considering uncertainties in the coefficients of the model, a methodology is presented to determine up to how much the uncertainties can increase such that the controller is still able to maintain both D-stability and the absence of non-minimum phase zeros for the control system. Finally, the merit of the presented results and the superiority of the designed fractional order controller over its conventional integer order counterpart are illustrated through numerical simulations.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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