Predictor‐based repetitive learning control for a class of remote control nonlinear systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, a repetitive learning control (RLC) approach is proposed for a class of remote control nonlinear systems satisfying the global Lipschitz condition. The proposed approach is to deal with the remote tracking control problem when the environment is periodic or repeatable over infinite time domain. Since there exist time delays in the two transmission channels: from the controller to the actuator and from the sensor to the controller, tracking a desired trajectory through a remote controller is not an easy task. In order to solve the problem caused by time delays, a predictor is designed on the controller side to predict the future state of the nonlinear system based on the delayed measurements from the sensor. The convergence of the estimation error of the predictor is ensured. The gain design of the predictor applies linear matrix inequality (LMI) techniques developed by Lyapunov Kravoskii method for time delay systems. The RLC law is constructed based on the feedback error from the predicted state. The overall tracking error tends to zero asymptotically over iterations. The proof of the stability is based on a constructed Lyapunov function related to the Lyapunov Kravoskii functional used for the proof of the predictor's convergence. By well incorporating the predictor and the RLC controller, the system state tracks the desired trajectory independent of the influence of time delays. A numerical simulation example is shown to verify the effectiveness of the proposed approach. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».