A predictive enhanced PID-F control strategy for functional electrical stimulation based on the artemisinin optimization algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Functional electrical stimulation (FES) has demonstrated efficacy in enhancing comfort and mobility for individuals with paralysis, neurological diseases, and compromised muscle function. It facilitates motions that would otherwise be challenging or unattainable for these persons. Achieving optimal performance from FES systems necessitates the formulation of a strong and efficient control approach. To address this need, this paper proposes a novel controller called predictive proportional-integral-filtered derivative (PPID-F), which incorporates a predictive term into a filtered PID controller. The controller parameters are ideally optimized utilizing a recently devised metaheuristic method known as the artemisinin optimizer (AO). In contrast to traditional approaches in the literature, AO is employed to minimize a specifically designed objective function (OF) that integrates the integral of time-weighted absolute error (ITAE) criteria and the system’s peak response (y peak ). Comparative simulation results show that the proposed AO: PPID-F controller achieves the lowest objective function (OF) value among all evaluated methods. Specifically, it reduces the OF value from 0.4862 (AO: PID-F) to 0.2519, resulting in a 48.19% improvement. Compared to other benchmark controllers, the improvement ranges between approximately 48 and 68%. The effectiveness of the proposed controller is subsequently evaluated against six established approaches reported in the literature. The results demonstrate that the AO: PPID-F controller significantly enhances time-domain performance while preserving satisfactory frequency-domain features in comparison to alternative controller architectures developed for the FES system.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».