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Enregistrement W4412567214 · doi:10.1109/tcyb.2025.3586002

Trajectory Tracking Control Employing Nonlinear Compensator and State Observer for Photothermal-Driven Liquid Crystal Elastomer Actuator

2025· article· en· W4412567214 sur OpenAlexaff
Jundong Wu, Yawu Wang, Chun‐Yi Su, Daiki Sato, Jinhua She

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Cybernetics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer composites and self-healing
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesHigher Education Discipline Innovation ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésControl theory (sociology)ActuatorNonlinear systemTrajectoryLiquid crystalTracking (education)ElastomerObserver (physics)State observerMaterials sciencePhotothermal therapyControl engineeringComputer scienceControl (management)EngineeringPhysicsArtificial intelligenceOptoelectronicsNanotechnologyComposite materialPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The trajectory tracking control for the photothermal-driven liquid crystal elastomer (LCE) actuator presents a significant challenge due to its hysteresis nonlinear characteristic and its inherent complex deformation mechanism. To address this challenge, this article proposes a trajectory tracking control method for the LCE actuator utilizing a nonlinear compensator and a state observer. The proposed control is a multistep control, which includes temperature control from the input voltage to the LCE temperature and displacement control from the LCE temperature to the LCE displacement. In the proposed method, we design a non-Lipschitz continuous state-feedback controller to realize finite-time convergence control of the temperature. As for the displacement control, we design a state observer to estimate the change rate of the LCE displacement. Meanwhile, a nonlinear inverse compensator is designed to compensate for the hysteresis nonlinearity of the LCE dynamics, which simplifies the complex nonlinear control problem into a linear control problem. Hence, the pole placement method can be utilized to design a trajectory tracking controller to achieve the control objective. The proposed control method is validated by tracking control experiments with different target trajectories.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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'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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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