Robust H∞ and Guaranteed Cost Control for Jump Linear Systems with Time Delay
Notice bibliographique
Résumé
The linear Markov jump model that is usually used in the analysis and design phases is an approximation of a real nonlinear system with Markov jumps in the neighborhood of the operating point. For many reasons well known in the control community, the systems parameters and the operating point change with time and therefore, the fixed linear Markov jump model is not adequate to guarantee robustness of system performance. Besides this, the system can be affected by exogenous disturbances, which will make the degradation worse. To overcome this surprise, the control engineer should take care of these uncertainties and exogenous disturbances during the analysis and design phases to guarantee the required stability and other system performance, despite the presence of uncertainties in the system. The results presented so far for the class of linear systems with Markov jumps and time delay are not adequate to guarantee the robustness of the desired performance. The robust H∞ control problem was developed to maintain robustness of stability and performance when it known algorithms lack robustness, that is, the system parameters have uncertainties. This chapter deals with the robust H∞ control and the guaranteed cost control problems for jump linear systems with norm-bounded uncertainties and time delay. The rest of the chapter is organized as follows.we deal with the robust H∞ control problem. considers he guaranteed cost control problem. we cover the output feedback guaranteed cost control problem. These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».