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Enregistrement W4409791346 · doi:10.61091/jcmcc127a-449

Nonlinear system analysis and control of electrical intelligent control platform based on automatic control principles

2025· article· en· W4409791346 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndustrial Technology and Control Systems
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutomatic controlControl (management)Control engineeringNonlinear systemIntelligent controlComputer scienceNonlinear controlControl systemControl theory (sociology)EngineeringArtificial intelligenceElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, intelligent control has realized rapid development in the field of electrical engineering, the article initially studied the principle of electrical intelligent control, accordingly built the electrical intelligent control system, and designed the system hardware, the system module is divided into the main control module, the expansion module, the digital input and output module and the mounting rail.Based on the working principle of fuzzy control, design the software of the electrical intelligent control system, and optimize the traditional fuzzy controller by using fuzzy adaptive hybrid genetic algorithm, so as to improve the fuzzy control accuracy of the electrical intelligent control system in this paper.The electrical control system of this paper is applied to greenhouse greenhouse temperature and humidity control, substation air conditioning energy consumption control and subway station illumination control, and the control effect of the electrical intelligent control system of this paper is known through three experimental data.The system of this paper can effectively deal with the dissimilar data in the greenhouse temperature control experiment.Under the steady state environment, the temperature deviation of this paper's fuzzy control method and conventional single structure fuzzy control is within 0.1 and 1 respectively, and the humidity deviation is within 5%RH and 10%RH respectively.Obviously, the fuzzy control method in this paper has higher control accuracy.In the substation air conditioning energy consumption experiment, the annual power consumption of this paper's electrical intelligent control system and the traditional ventilation and air conditioning system are 32,660 degrees and 45,620 degrees, respectively.The electrical intelligent control system in this paper can save 22,000 yuan per year.The output illuminance of the subway station of the fuzzy control system in this paper increases with the comfort of the light environment and the density of the crowd, which achieves the expected effect.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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