A simple fuzzy control design for powertrain systems with three inertias
Notice bibliographique
Résumé
This paper proposes a simple fuzzy control design for powertrain systems with three inertias. Considering four operating modes of the clutch, the piecewise affine state-space models offers an accurate characterization of the powertrain systems as controlled processes. A class of Takagi-Sugeno fuzzy controllers (T-S FCs) is offered with this regard. The inputs of the T-S FCs are the two variables that define the four operating regimes and they also define a partition of the fifth order state-space model, the control error and the increment of control error. The control error and the increment of control error are usually involved in structures of Mamdani and Takagi-Sugeno PI-fuzzy controllers. The control error is defined considering the wheel speed as the controlled output. Neglecting the affine terms in the piecewise affine state-space models of the process, the frequency domain design is applied to the process models in terms of neglecting the affine terms to obtain four continuous-time PI controllers. The continuous-time PI controllers are next discretized and included in the six rule consequents of T-S FCs. This modal equivalence principle-based design approach offers T-S FCs that exhibit the bumpless interpolation between separately designed linear PI controllers for each operating mode of the clutch. Digital simulation results are presented to illustrate the performance of the fuzzy control system and to compare it with the linear PI-based control system that are successfully used as wheel speed control systems.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».