Robust direct adaptive controller for the nonlinear highway bridge benchmark
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a direct adaptive control scheme for the active control of the nonlinear highway bridge benchmark. The controller is based on the premise of direct adaptive control, where-in the system response is made to follow a desired trajectory. The principal problem of the unavailability of the correct network output is inferred from the observed structure behavior. The control force in this paper is calculated using a single hidden layer nonlinearly parameterized neural network in conjunction with a proportional-derivative type controller. The neural network is utilized to approximate the nonlinear control law, that is known to exist, and not the system nonlinearities. Stable tuning laws for the free parameters of the nonlinearly parameterized network are derived based on Lyapunov theory. Set in the framework of adaptive control, the proposed control architecture addresses important issues related to the stability of the closed loop system and parameter bounds. Performance of the proposed control scheme is evaluated on the recently proposed nonlinear highway bridge benchmark, incorporating nonlinear isolation bearings and nonlinear structural elements. Results are presented in terms of a well-defined set of performance indices. The results show that the proposed controller scheme can achieve good response reductions in the structure, without the need for the exact description of the nonlinearities, or extensive structural system information. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle