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Enregistrement W4414063812 · doi:10.1063/5.0285495

Space magnetic field control based on active disturbance rejection generalized predictive control

2025· article· en· W4414063812 sur OpenAlexaff
Zhouqiang Yang, Yanbin Li, Yuanbo Jin, Shiqiang Zheng

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnetic fieldElectromagnetic shieldingControl theory (sociology)Compensation (psychology)Coupling (piping)MagnetostaticsModel predictive controlField (mathematics)Magnetic energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combination of active magnetic compensation technology and magnetic shielding room is one of the key technologies for measuring magnetoencephalography. However, due to the non-uniform and asymmetric distribution of the residual magnetic field within the compact magnetic shielding room, the traditional active magnetic compensation system with single point feedback is limited. In this paper, a space magnetic field control for the active magnetic compensation system is firstly proposed, including six independent coils and six sensors, which can sequentially control the uniform and gradient magnetic field in three axes. Meanwhile, considering the three-axis magnetic field coupling and external disturbances of the system, the combination of active disturbance rejection generalized predictive control is designed as the control method for the system. Results show that the magnetic field uniformity has been improved by 38.2%, 42.7%, and 42.1% in the three-axis directions, respectively, compared with traditional single point feedback control, and there are significant improvements in magnetic field coupling and magnetic field disturbance suppression. This study contributes to creating a highly uniform and extremely weak magnetic field environment, promoting the development of magnetoencephalography.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,927
Score d'incertitude au seuil0,769

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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