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Enregistrement W2027184631 · doi:10.1109/cdc.2013.6760633

A convex approach to stabilization of sampled-data piecewise affine slab systems

2013· article· en· W2027184631 sur OpenAlexaff
Miad Moarref, Luís Rodrigues

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConvex optimizationControl theory (sociology)Controller (irrigation)PiecewiseMathematicsExponential stabilityStability (learning theory)Regular polygonPiecewise linear functionSlabSampling (signal processing)Exponential functionLinear matrix inequalityApplied mathematicsNonlinear systemMathematical optimizationComputer scienceMathematical analysisEngineeringControl (management)PhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper addresses exponential stability and stabilization of piecewise affine (PWA) slab systems with piecewise linear (PWL) sampled-data feedback. The PWL controller is assumed to be located in the feedback loop between a sampler with an unknown nonuniform sampling rate and a zero-order-hold. Convex Krasovskii-based sufficient conditions are proposed for exponential stability and stabilization of the sampled-data PWA slab system. The main contributions of this paper are twofold. First, the direct sampled-data controller synthesis problem for PWA slab systems is formulated as a convex optimization program with the maximum allowable sampling period as a parameter. Second, sufficient conditions for exponential stability of PWA sampled-data systems are presented. The stability analysis and controller synthesis conditions are cast as linear matrix inequalities. The results are successfully applied to a unicycle path following problem.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,181 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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