A Barrier Function-Based Integral Sliding Mode Control of Heart Rate During Treadmill Exercise
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work is to design an Integral Sliding Mode Controller based on barrier function (ISMCbf) for a human Heart Rate (HR) during a treadmill exercise.ISMCbf commands the speed of the treadmill such that the individual HR follows a time-varying profile.This profile is pre specified as part of rehabilitation exercises for patients with cardiovascular diseases.ISMCbf is chosen due to its well-known robustness properties as well as to its simple design procedure as compared to classic SMC and ISMC.It does not require the upper bounds of the uncertainties and perturbations in its design.Moreover, it does not have discontinuous function, hence it is a chattering-free controller.ISMCbf designed in this work for the first time for this system and its performance is compared to Quasi SMC (QSMC) and Super Twisting SMC (STSMC) from previous studies.The simulated exercises were conducted on a nonlinear model describing HR response to the walking speed of a treadmill.For ISMCbf, the model parameters and their upper bound of uncertainties are considered unknown.During two different exercise scenarios, the three controllers guided HR to follow the time-varying reference profile.However, ISMCbf showed higher quantitative performance by recording less Integral Squared Error (ISE) and Integral Time Absolute Error (ITAE) indices as compared to the other controllers.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».