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Enregistrement W4401567685 · doi:10.1109/tie.2024.3429659

A Low-Energy Variable Air Gap-Based Reluctance-Actuated Motion System

2024· article· en· W4401567685 sur OpenAlexafffund
Mohammad Al Saaideh, Michael Pumphrey, Natheer Alatawneh, Khaled F. Aljanaideh, Mohammad Al Janaideh

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of GuelphMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésMagnetic reluctanceVariable (mathematics)Control theory (sociology)Air gap (plumbing)Reluctance motorComputer scienceMotion (physics)Energy (signal processing)Control engineeringTorqueEngineeringPhysicsSwitched reluctance motorElectrical engineeringControl (management)Materials scienceArtificial intelligenceMathematicsMagnet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a design and characterization of a motion stage driven by a low-energy reluctance actuator (RA). The low-energy concept reflects the ability of the RA to generate a high force with low current values due to the quadratic relation of the force with the input current. First, the critical voltage is determined for stable operation; then, the open-loop response is obtained under different applied voltages. The experimental results show that the motion stage exhibits nonlinear force characteristics. Second, a feedforward controller is proposed to linearize the dynamic behavior of the RA. The experimental results show the ability of the proposed feedforward controller to achieve linear input-output characteristics between the desired force and the measured force. Next, a state feedback controller based on a robust backstepping approach is designed to achieve the desired displacement, considering the force errors due to the bounded open-loop compensation, which can be reduced by tuning the controller gains. The experimental results show the ability to achieve a tracking to a step reference signal with an error less than 2% and to a sinusoidal reference signal with a tracking error less than 15% of motion range for a moving mass about of 1.6 kg.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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