Data-Driven Adaptive Control With Hopfield Neural Network–Based Estimator for Piezo-Actuated Stage With Unknown Hysteresis Input
Notice bibliographique
Résumé
In this study, a data-driven adaptive controller (DDAC) is designed for piezo-actuated stages (PASs). The primary objective of the controller design is to achieve high tracking accuracy and ensure system stability in the presence of nonaffine uncertainties and unknown hysteresis in the PAS. The proposed DDAC involves three aspects: 1) description of a PAS as a nonaffine nonlinear discrete-time system with a hysteresis input, 2) design of a DDAC using a full-form dynamic linearization model of the PAS, and 3) development of a Hopfield neural network (HNN)-based estimator to update the unknown parameters of the control system online. The key advantages of this study are that prior knowledge of the system nonaffine uncertainties and an offline model are not required. Moreover, the HNN-based estimator can not only update the parameters of the controller, but it can also estimate the output of a PAS to ensure these parameters are valid. The stability of this control system is proved based on the Lyapunov stability analysis theory. Experimental results obtained using the proposed controller on a PAS are compared with those of the existing control methods to verify the effectiveness of the control method.
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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 ».