Optimized Event-Based PID Control for Energy-Efficient Wireless Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Wireless Sensor Networks (WSNs) face the critical challenge of reducing node energy consumption to extend network lifetimes in the presence of uncertainties and external disturbances.This paper proposes an event-based PID controller to minimize power consumption while maintaining required data rates in WSNs.Initially, the system is stabilized using a simple controller.Two structures are considered for this purpose: one based on state feedback control and the other utilizing a PID controller.The event-based PID controller is then developed to improve the WSN system's performance and reduce power consumption.The performance of the event-based PID-controlled system is evaluated for both structures.Results with the first structure show moderate improvements in settling time, overshoot, and error, with values of 9.78 sec, 0, and 9.715, respectively.Subsequently, significant enhancements are observed with the second structure of the event-based PID controller, incorporating a stabilizing PID controller.The results demonstrate a settling time of 0.0924 sec, overshoot of 3.58, and error of 0.01486.To further enhance the controlled system's performance, the Gray Wolf Optimization (GWO) method is applied to fine-tune the parameters (P, I, and D) of the implemented controllers.The application of the GWO algorithm maintains desirable characteristics, with settling time, overshoot, and error values of 7.7527 sec, 0.0358, and 6.4217, respectively.This research offers valuable insights for reducing power consumption and improving the performance of WSNs using an event-based PID controller and GWO optimization.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».