Sliding Mode Iterative Learning Control With Iteration-Dependent Parameter Learning Mechanism for Nonlinear Systems and Its Application
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this study, the data-driven sliding-mode iterative learning tracking control problem of a piezoelectric-actuated micro-positioning (PAMP) stage is investigated. To improve the convergence performance of the data-driven sliding mode iterative learning control (DDSILC) method, a novel iteration-dependent parameter learning mechanism is proposed. Subsequently, an enhanced DDSILC (E-DDSILC) scheme is constructed. The novel parameter-learning mechanism is designed such that the tracking error in time-varying systems can converge to zero in the time domain at the final iteration, and to significantly improve the transient performance of the system. Additionally, the effect of control parameters on the convergence performance is analyzed, which enables the parameters to be adjusted reasonably and efficiently. Several comparison experiments are conducted on the PAMP stage to verify the effectiveness of the proposed control approach <italic xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">Note to Practitioners</i> —Owing to the gradual industrial development toward the high-end manufacturing, many products, such as vascular robots and precision chips, have reached the micro/nano level of accuracy. The piezoelectric-actuated micro-positioning (PAMP) stage has been widely used in high-precision fields, such as fluorescence microscopy, nanoimprint lithography, and laser interferometry, owing to its fast response and ability to generate micro-nano displacements. However, because of the hysteresis and other nonlinear characteristics existed of the PAMP stage, advanced control algorithms are required to address the nonlinearity and satisfy the requirements of high-precision control. When the PAMP stage is used for precision manipulation tasks, such as nanolithography and micro/nanoimaging, the advanced control algorithms present the following restrictions: high dependence on offline models and the necessity to select parameters via trial-and-error method. These limitations render it difficult to implement control approaches. Hence, this study proposes an E-DDSILC scheme, which adopts the dynamic linearization to obtain the nonlinear information of the system. Unlike the conventional DDSILC method, the proposed scheme with enhanced iterative learning mechanism guarantees error convergence in the time domain. Furthermore, the effects of the main parameters on the transient and steady-state performances are investigated. As an offline model is not required for the proposed method and the effects of the parameters are explicit, the operation time is reduced and the feasibility of the controller in practical implementation is guaranteed.
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.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle