Intelligent sliding mode control in flexible structures
Notice bibliographique
Résumé
The first objective of this work is to develop an intelligent sliding mode controller for vibration control in flexible structures. The proposed control consists of two processes: system identification and sliding mode control. System identification is performed based on a neural fuzzy (NF) approximator. A novel extended gradient method and a modified least square estimate (LSE) algorithm are proposed for neuro-fuzzy system training. The training is performed in a hybrid approach: the nonlinear parameters in the NF approximator are updated using the extended gradient method while the linear parameters are optimized by the modified LSE. In system control, an enhanced sliding mode (ESM) control system is developed to promote the control effort for active vibration suppression especially in flexible structures. Based on experimental investigation, when the principle of the terminal attractor is used in the classical gradient descent algorithm or sliding mode control systems, it causes implementation problems because the initial condition should be nonzero. The proposed training techniques provide faster convergence while avoiding the associated implementation problems. The stability of the proposed training techniques is demonstrated by the Lyapunov analysis. The effectiveness of the developed techniques is verified experimentally with a flexible structure experimental setup. Test results show that the suggested hybrid training technique can effectively improve the convergence of the NF approximator; the ESM controller can efficiently perform vibration suppression in flexible structures and easy to implement. The commonly used global search method is genetic algorithm (GA). The problems in the classical GA are low convergence speed and lack of fast global search capability for complex search space. The second objective of this work is to develop a more efficient global training approach, called enhanced genetic algorithm (EGA) for system training and optimization applications. Two approaches are proposed: Firstly, a novel group-based branch crossover operator is suggested to thoroughly explore local space and speed up convergence. Secondly, an enhanced MPT (Makinen-Periaux-Toivanen) mutation operator is proposed to promote global search capability for complex search space. The effectiveness of the developed EGA is verified by simulations based on a series of benchmark test problems. Test results show that the branch crossover operator and enhanced MPT mutation operator can effectively improve the convergence speed and global search capability. The EGA technique outperforms other related GA methods with respect to global search efficiency and operation efficiency.
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 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 ».