Lyapunov‐based adaptive state‐space controller for liquid level control of a coupled tank system with unknown model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, a Lyapunov‐based adaptive state space controller is designed to realize liquid level control in a coupled tank system. The proposed controller is a kind of adaptive control system that combines the principles of state space representation with Lyapunov stability theory to estimate unknown parameters and control a dynamic system. This approach ensures that the system remains stable even when the exact model parameters are unknown or change over time. Moreover, in order to test the performance of the proposed controller, proportional integral (PI) + feedforward (FF) controller is also applied to the same system under the same conditions and the results are compared. The results show that the proposed controller outperforms the PI + FF controller in terms of system response parameters such as rise time, percent overshoot, and settling time. On the other hand, when the error performance metrics integral squared error (ISE), integral time‐weighted squared error (ITSE), integral time‐weighted absolute error (ITAE), and integral absolute error (IAE) are evaluated, it is seen that the same situation is also realized here, and the proposed controller follows the reference signals with lower error values in real‐time studies for different reference signals.
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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) | 0,001 | 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 ».