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Enregistrement W4400012311 · doi:10.18280/jesa.570310

Design of an Adaptive Integral Sliding Mode Controller for Position Control of Electronic Throttle Valve

2024· article· en· W4400012311 sur OpenAlexvenueno aff
Ahmed Khalaf Hamoudi, Luay Thamir Rasheed

Notice bibliographique

RevueJournal Européen des Systèmes Automatisés · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThrottleControl theory (sociology)Controller (irrigation)Integral sliding modePosition (finance)Sliding mode controlControl engineeringMode (computer interface)Computer scienceEngineeringAutomotive engineeringControl (management)PhysicsNonlinear systemArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effectiveness of an adaptive integral sliding mode controller (AISMC) for adjusting an electronic throttle valve's (ETV) angular position.An electronic throttle is a DC motor-driven valve that controls the flow of air into the engine in modern cars.Due to the nonlinear dynamical properties of electronic throttle systems, they are challenging to control using the conventional PID control technique.In the present investigation, an adaptive integral sliding mode control approach is recommended for controlling the ETV.First, the dynamical model of the electronic throttle is utilized to create an integral sliding mode controller (ISMC).The switching control term and the equivalent control term makes up the ISMC.The permissible minimum switching control term's gain is determined using the adaptive sliding mode control.The controller's chattering is reduced as a result.A computer simulation of the suggested control technique is then conducted, and the simulation results validate that the suggested control method has a sufficient degree of control performance.Regarding the transient features of the system, an analysis has been carried out to compare the effectiveness of the AISMC with alternative controllers.The MATLAB package's environment has been employed to implement the simulation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,959
Score d'incertitude au seuil0,785

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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