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Enregistrement W2064596270 · doi:10.1109/taes.2012.6237593

Network-Based Tracking Control of Spacecraft Formation Flying with Communication Delays

2012· article· en· W2064596270 sur OpenAlexaff
Xi Liu, Krishna Dev Kumar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDistributed Control Multi-Agent Systems
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)SpacecraftBounded functionTracking errorController (irrigation)TrajectoryTracking (education)Representation (politics)Computer scienceMathematicsEngineeringControl (management)PhysicsMathematical analysisAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The formation tracking problem for multiple spacecraft in the framework of networked control systems (NCSs) is investigated. A reference trajectory is generated by the force-free linearized equations of the relative motion (known as Hill's equations). A sampled-data representation of the NCS is considered for the tracking control of relative motion between the leader and follower spacecraft in the presence of variable communication delays and bounded external disturbances. By adding a buffer which is longer than the worst case delay and augmenting the system model to include past values of system input as additional states, a new discrete time-invariant model is formulated, and a digital controller is developed to guarantee the exponentially uniformly ultimate boundedness (UUB) of the tracking errors and to ensure desired formation objectives. Numerical simulations are presented to demonstrate the effectiveness of the controller. The proposed controller is successful in establishing projected circular formation with the maximum magnitude of the steady-state tracking error 0.056 and the control forces remain bounded within 50 mN.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations54
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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