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Enregistrement W2091003742 · doi:10.1002/acs.901

RobustH∞ filtering for switched linear discrete-time systems with polytopic uncertainties

2006· article· en· W2091003742 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Adaptive Control and Signal Processing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueStability and Control of Uncertain Systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésControl theory (sociology)Filter (signal processing)MathematicsLinear systemConvex optimizationLyapunov functionLinear matrix inequalityFiltering problemStability (learning theory)Discrete time and continuous timeExponential stabilityNoise (video)Set (abstract data type)Matrix (chemical analysis)Regular polygonFilter designComputer scienceMathematical optimizationNonlinear system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the problem of robust H∞ filtering for switched linear discrete-time systems with polytopic uncertainties is investigated. Based on the mode-switching idea and parameter-dependent stability result, a robust switched linear filter is designed such that the corresponding filtering error system achieves robust asymptotic stability and guarantees a prescribed H∞ performance index for all admissible uncertainties. The existence condition of such filter is derived and formulated in terms of a set of linear matrix inequalities (LMIs) by the introduction of slack variables to eliminate the cross coupling of system matrices and Lyapunov matrices among different subsystems. The desired filter can be constructed by solving the corresponding convex optimization problem, which also provides an optimal H∞ noise-attenuation level bound for the resultant filtering error system. A numerical example is given to show the effectiveness and the potential of the proposed techniques. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd.

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.

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 enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,555

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
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