An Improved Estimation Method for Unmodeled Dynamics Based on ANFIS and Its Application to Controller Design
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Notice bibliographique
Résumé
By representing nonlinear systems as a combination of linear part and unmodeled dynamics, in this paper, an improved estimation algorithm using an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) for unmodeled dynamics is presented. At first, the unmodeled dynamics is divided into two parts using the differential expansion of the control input at the last time instant; then, the two parts are estimated by the ANFIS. It has been shown that the proposed algorithm overcomes the problem that the unknown control input is embedded in unmodeled dynamics, which makes the true value of unmodeled dynamics difficult obtain. Moreover, the method improves the precision of the estimation of unmodeled dynamics. Second, under the assumption that the growth rate of unmodeled dynamics does not exceed its input vector, the “one-to-one mapping” and “regularization technique” are adopted to deal with the input and output data and the unmodeled dynamics, respectively. As a result, the data vector can be guaranteed to lie inside a compact set, which ensures the use of the universal approximation property of the ANFIS. On the other hand, it has been shown that datum of a system can be fully used to obtain the parameters (centers, widths) in membership functions and the network connection weights in the ANFIS by offline training. These parameters are tuned online to improve the estimation convergence rate of the unmodeled dynamics. The effectiveness of the proposed estimation method is illustrated by comparing it with the simulation results that are obtained from the other existing methods. Finally, the proposed estimation method is applied to the nonlinear switching control design. Both simulation and theoretical analysis have confirmed that the nonlinear switching control which adopts the proposed estimation method cannot only guarantee the stability and convergence of the system but can exhibit a desired dynamic performance for the closed-loop system as well.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 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