Cross-axis coupling suppression method based on TITO-SGPC for active magnetic compensation system
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study addresses the challenge of cross-axis magnetic field coupling in active magnetic compensation (AMC) system for magnetic shielding room (MSR), which limits control accuracy in weak magnetic environment. A three-input three-output (TITO) model of AMC system is constructed, and a simplified generalized predictive control (TITO-SGPC) is proposed, using attenuation sequence to reduce high-dimensional matrix operations. Experimental results show that TITO-SGPC suppresses cross-axis coupling magnetic field within 0.34 nT, achieving over 2.4 times higher suppression than traditional GPC. Compared with multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC), the computational complexity is significantly reduced, the execution time and memory usage are reduced by 14 times and 2.2 times, respectively, and it has better disturbance suppression effect. This method overcomes the limitations of traditional decentralized control and computationally intensive MIMO methods by explicitly establishing a three-axis cross model, and uniquely balances coupling suppression and real-time performance. This study provides a modular and high-precision solution for biomagnetic measurement, enabling stable control in MSRs with different geometries and supporting advancements in weak magnetic measurement technology.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».