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Textile Sensor Surrogate Modeling Using Sparse Identification

  • Martin Steiger*
  • , Phillip Petz
  • , Stephan Schuler
  • *Korrespondierende/r Autor/-in für diese Arbeit

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/TagungsbandKonferenzbeitragBegutachtung

Abstract

This paper addresses a possible surrogate model of a textile-based force sensor as introduced by Schuler et al., that is based on capacitance changes of conductive pads on the sensor surface caused by physical deformation. The proposed model is supposed to capture dynamic relationships between capacitance, force, and pull distance using a novel approach based on discrete Preisach hysteresis models in combination with Sparse Identifications of Non-linear Dynamics (SINDy), that is especially suitable for embedded systems applications.
OriginalspracheEnglisch
TitelComputer Aided Systems Theory - EUROCAST 2024 - 19th International Conference, 2024, Revised Selected Papers
Redakteure/-innenAlexis Quesada-Arencibia, Michael Affenzeller, Roberto Moreno-Díaz
Herausgeber (Verlag)Springer
Seiten429-442
Seitenumfang14
ISBN (Print)9783031829512
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2025
Veranstaltung19th International Conference on Computer Aided Systems Theory, EUROCAST 2024 - Las Palmas de Canaria, Spanien
Dauer: 25 Feb. 20241 März 2024

Publikationsreihe

NameLecture Notes in Computer Science
Band15172 LNCS
ISSN (Print)0302-9743
ISSN (elektronisch)1611-3349

Konferenz

Konferenz19th International Conference on Computer Aided Systems Theory, EUROCAST 2024
Land/GebietSpanien
OrtLas Palmas de Canaria
Zeitraum25.02.202401.03.2024

Fingerprint

Untersuchen Sie die Forschungsthemen von „Textile Sensor Surrogate Modeling Using Sparse Identification“. Zusammen bilden sie einen einzigartigen Fingerprint.

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