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Enregistrement W2215355618 · doi:10.1260/0957-4565.46.4.10

Acceleration-Based Vibration Control for Structural Systems with Actuator Faults and Finite-Time State Constraint

2015· article· en· W2215355618 sur OpenAlexaff
Falu Weng, Yuanchun Ding, Liming Liang, Ji Ge

Notice bibliographique

RevueNoise & Vibration Worldwide · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesJiangxi University of Science and TechnologyNational Science Foundation
Mots-clésControl theory (sociology)AccelerationActuatorVibrationVibration controlFault (geology)Constraint (computer-aided design)Mass matrixState-space representationEngineeringComputer scienceControl (management)AlgorithmPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The problem of acceleration-based vibration control for structural systems with actuator faults and finite-time state-constraint is discussed in this paper. The objective of designing controllers is to guarantee the closed-loop systems satisfying a finite-time state-constraint condition while having a prescribed level of acceleration attenuation performance. First, by describing the actuator faults into a fault matrix, the actuator-fault-included state-space model, with the acceleration as its controlled output, is obtained. Then, based on a combination of matrices and rank-1 vectors, the obtained model is extended to its uncertain description which contains parameter uncertainties appearing in all the mass, damping and stiffness matrices. Second, based on the finite-time stability analysis, the sufficient conditions for the existence of acceleration-based vibration controllers are obtained. By solving these conditions, the desired controllers, with considerations of actuator faults and parameters uncertainties, are obtained for the closed-loop system to be stable with finite-time state-constraint and acceleration-based H-infinite performance. In the end, simulation results are given to show the effectiveness of the proposed theorems.

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 enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,921

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 savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations3
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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