A Novel Fractional‐Order Predictive PI Controller Approach for the Systems With Noninteger Order Delay
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Time delay (TD) is a common phenomenon in practical systems. Most studies have focused on the classical notion of integer‐order TD. However, it should not be neglected that the delay can also be noninteger. The number of studies on such systems is quite limited due to the complexity of the mathematical analysis. Addressing this gap, this study introduces a novel fractional‐order TD (FOTD) based fractional‐order predictive proportional‐integral (FOPPI) controller, specifically designed for noninteger order delayed systems. Two distinct systems, the first‐order and integrator distributed parameter system (DPS) are considered in the study. The parameters of the proposed FOPPI controller are optimized using the jellyfish search optimization (JSO) algorithm to minimize the time‐weighted integral of absolute error (ITAE) criteria. The performance of the FOPPI controller is compared with optimized PI, fractional‐order PI (FOPI), and integer‐order predictive PI (PPI) controllers. In the study, performance tests such as time domain analysis, limited control signal performance, disturbance rejection at the input and output of the plant under noise, system parameter uncertainty, and frequency response analysis are used to comprehensively investigate the functionality of the controllers. The obtained results show that the time and frequency domain performance of the FOPPI controller is superior to FOPI, PPI, and PI controllers. The findings demonstrate that enhancements in the objective function of up to 62% for the first‐order and up to 80% for the integrator DPS models are attained through the comparative controllers. The FOPPI controller exhibits remarkable robustness and control effort, providing a highly effective choice for uncertain control applications with systems having FOTD.
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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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle