A Self-Evolving Neural Network-Based Finite-Time Control Technique for Tracking and Vibration Suppression of a Carbon Nanotube
Notice bibliographique
Résumé
The control of micro- and nanoscale systems is a vital yet challenging endeavor because of their small size and high sensitivity, which make them susceptible to environmental factors such as temperature and humidity. Despite promising methods proposed for these systems in literature, the chattering in the controller, convergence time, and robustness against a wide range of disturbances still require further attention. To tackle this issue, we present an intelligent observer, which accounts for uncertainties and disturbances, along with a chatter-free controller. First, the dynamics of a carbon nanotube (CNT) are examined, and its governing equations are outlined. Then, the design of the proposed controller is described. The proposed approach incorporates a self-evolving neural network-based methodology and the super-twisting sliding mode technique to eliminate the uncertainties’ destructive effects. Also, the proposed technique ensures finite-time convergence of the system. The controller is then implemented on the CNT and its effectiveness in different conditions is investigated. The numerical simulations demonstrate the proposed method’s outstanding performance in both stabilization and tracking control, even in the presence of uncertain parameters of the system and complicated disturbances.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».