Notice bibliographique
Résumé
P RACTICAL spacecraft attitude control systems must operate in the presence of disturbances, modeling errors, and actuator limitations. These issues have been the subject of much research interest. Adaptive control, where the unknown system parameters are estimated adaptively, is one of the proposed approaches for dealing with modeling uncertainty (see, for example, [1–4]). Both [1,2] deal with the attitude tracking problem, but they do not treat disturbances or actuator saturation. Reference [3] also deals with the tracking problem; it includes actuator saturation but not disturbances. Reference [4] includes bounded disturbances, but it does not treat actuator saturation, and it only deals with the attitude regulator problem. Recently, new control laws have been obtained that treat both disturbances and actuator limitations simultaneously [5–8]. References [5,6] deal with the attitude regulation problem only. References [7,8] treat the attitude tracking problem, and both present globally convergent control laws, given bounds on the spacecraft inertia matrix and the disturbances. The advantage of these approaches is that the form of the disturbance need not be known, only the bound. On the other hand, these approaches have no ability to learn the system model, which could be a useful feature if the attitude motion is to be optimized. This Note shows that, when an adaptive attitude control law based on the form given in [2] is appropriately designed, any linearly parameterizable disturbances can be accommodated; the closed-loop system is stable, with asymptotic tracking in the presence of actuator saturation. The unknown system parameters are learned adaptively.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».