Slime Mold Algorithm-Based Performance Improvement of PD-Type Indirect Iterative Learning Fuzzy Control of Tower Crane Systems
Notice bibliographique
Résumé
This current paper proposes to improve the performance of three Single Input-Single Output (SISO) fuzzy control systems of controlling every position of tower crane systems using Proportional-Derivative (PD)-type indirect iterative learning rules at the higher hierarchical levels in each SISO control loop. The lower hierarchical levels in the three SISO control loops are built upon three low-cost Takagi-Sugeno Proportional-Integral (PI)-fuzzy controllers tuned by the initial application of Extended Symmetrical Optimum (ESO) method to the linear PI controllers and next the transfer of the results to the PI-fuzzy controllers in terms of the modal equivalence principle. Set-point filters are included at the lower hierarchical level in the context of the ESO method for overshoot reduction. The design approach is presented in a unified way for all three controllers. The gains of the PD-type learning rules are optimally computed in the iteration domain considering a metaheuristic Slime Mold Algorithm (SMA) in a transparent and simplified version, that settles the optimization problems with objective functions expressed as the sums of squared control errors multiplied by time. The enhanced performance is settled considering ten sets of iterations of SMA.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».