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Enregistrement W2005422432 · doi:10.1109/cdc.2011.6160772

Distributed H<inf>∞</inf> optimal control of networked uncertain nonlinear Euler-Lagrange systems with switching communication network topologies

2011· article· en· W2005422432 sur OpenAlexaff
Ali Reza Mehrabian, S. Tafazoli, K. Khorasani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensCanadian Space AgencyConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNetwork topologySynchronization (alternating current)Control theory (sociology)TrajectoryNonlinear systemComputer scienceState (computer science)Controller (irrigation)Telecommunications networkTracking (education)Topology (electrical circuits)Control engineeringControl (management)MathematicsEngineeringComputer networkAlgorithmArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is concerned with the design of distributed state synchronization and trajectory tracking control laws for nonlinear Euler-Lagrange (EL) systems in presence of parameter uncertainty and external disturbances with fixed and switching communication network topologies. Specifically, H∞optimal control techniques are employed to formally design controllers which address the state synchronization and trajectory tracking of a team of multi-agent nonlinear EL systems while the agents have access to only local information. It is shown that the state synchronization (or consensus) protocol and trajectory tracking controllers can be formally derived by employing our proposed analysis. In addition, we formally show that our proposed distributed state synchronization and tracking control algorithms for EL systems is input-to-state stable (ISS) where the input is taken as parameter uncertainty as well as external disturbances. Our results are obtained for both fixed and switching communication network topologies. Simulation results for attitude control of a network of spacecraft demonstrate the effectiveness and capabilities of our proposed distributed control algorithms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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